Aplicación médica integral

Una aplicación que conecta a pacientes con empresas de transporte en ambulancia y hospitales

Novedades de la última versión 1.0.8

Última actualización el 5 de julio de 2024

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RRT: Exploración rápida de árboles aleatorios

Introducción

Rapidly Exploring Random Trees (RRT) es un algoritmo de planificación de movimiento basado en muestreo que construye una estructura de datos en forma de árbol para explorar un espacio de configuración de alta dimensión. Se utiliza comúnmente en robótica para encontrar caminos libres de colisiones para manipuladores de robots en entornos complejos.

Algoritmo

El algoritmo RRT construye iterativamente un árbol con raíz en la configuración inicial. En cada iteración,:

1. Muestreo aleatorio: muestree aleatoriamente un punto en el espacio de configuración.

2. Vecino más cercano: busque el nodo más cercano en el árbol al punto muestreado.

3. Extensión: Extienda el árbol hacia el punto muestreado dando un pequeño paso en dirección al vecino más cercano.

4. Verificación de colisión: verifique si el nuevo nodo choca con obstáculos. Si no, agréguelo al árbol.

Ventajas

* Asintóticamente completo: RRT es asintóticamente completo, lo que significa que eventualmente encontrará un camino hacia la meta, si existe.

* Basado en muestreo: No requiere conocimiento explícito de la geometría del entorno.

* Incremental: el árbol se construye de forma incremental, lo que permite la planificación de rutas en tiempo real.

* Fácilmente paralelizable: el algoritmo se puede paralelizar para mejorar la eficiencia computacional.

Limitaciones

* Alto costo computacional: RRT puede ser computacionalmente costoso para espacios de configuración de alta dimensión.

* Atrapamiento en mínimos locales: el algoritmo puede quedar atrapado en mínimos locales, lo que genera rutas subóptimas.

* Soluciones no óptimas: RRT no garantiza la optimización del camino encontrado.

Variantes

Se han desarrollado varias variantes de RRT para abordar sus limitaciones:

* RRT-Connect: Conecta dos RRT desde las configuraciones de inicio y objetivo para encontrar un camino.

* RRT-Star: utiliza una heurística para seleccionar el vecino más cercano, lo que reduce la posibilidad de quedar atrapado en mínimos locales.

* RRT Informado: Incorpora conocimientos previos sobre el entorno para guiar la exploración.

Aplicaciones

RRT se usa ampliamente en diversas aplicaciones de robótica, que incluyen:

* Planificación de rutas para manipuladores.

* Planificación de movimiento para robots móviles.

* Agarrar y manipular

* Prevención de colisiones

Conclusión

RRT es un potente algoritmo de planificación de movimiento que permite a los robots navegar en entornos complejos. Sus ventajas incluyen integridad asintótica, naturaleza basada en muestreo y construcción incremental. Sin embargo, sus variantes pueden abordar su costo computacional y su susceptibilidad a mínimos locales. RRT sigue siendo una técnica ampliamente utilizada en robótica y continúa siendo investigada y mejorada activamente.

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RRT: Exploración rápida de árboles aleatorios

Introducción

Rapidly Exploring Random Trees (RRT) es un algoritmo de planificación de movimiento basado en muestreo que construye una estructura de datos en forma de árbol para explorar un espacio de configuración de alta dimensión. Se utiliza comúnmente en robótica para encontrar caminos libres de colisiones para manipuladores de robots en entornos complejos.

Algoritmo

El algoritmo RRT construye iterativamente un árbol con raíz en la configuración inicial. En cada iteración,:

1. Muestreo aleatorio: muestree aleatoriamente un punto en el espacio de configuración.

2. Vecino más cercano: busque el nodo más cercano en el árbol al punto muestreado.

3. Extensión: Extienda el árbol hacia el punto muestreado dando un pequeño paso en dirección al vecino más cercano.

4. Verificación de colisión: verifique si el nuevo nodo choca con obstáculos. Si no, agréguelo al árbol.

Ventajas

* Asintóticamente completo: RRT es asintóticamente completo, lo que significa que eventualmente encontrará un camino hacia la meta, si existe.

* Basado en muestreo: No requiere conocimiento explícito de la geometría del entorno.

* Incremental: el árbol se construye de forma incremental, lo que permite la planificación de rutas en tiempo real.

* Fácilmente paralelizable: el algoritmo se puede paralelizar para mejorar la eficiencia computacional.

Limitaciones

* Alto costo computacional: RRT puede ser computacionalmente costoso para espacios de configuración de alta dimensión.

* Atrapamiento en mínimos locales: el algoritmo puede quedar atrapado en mínimos locales, lo que genera rutas subóptimas.

* Soluciones no óptimas: RRT no garantiza la optimización del camino encontrado.

Variantes

Se han desarrollado varias variantes de RRT para abordar sus limitaciones:

* RRT-Connect: Conecta dos RRT desde las configuraciones de inicio y objetivo para encontrar un camino.

* RRT-Star: utiliza una heurística para seleccionar el vecino más cercano, lo que reduce la posibilidad de quedar atrapado en mínimos locales.

* RRT Informado: Incorpora conocimientos previos sobre el entorno para guiar la exploración.

Aplicaciones

RRT se usa ampliamente en diversas aplicaciones de robótica, que incluyen:

* Planificación de rutas para manipuladores.

* Planificación de movimiento para robots móviles.

* Agarrar y manipular

* Prevención de colisiones

Conclusión

RRT es un potente algoritmo de planificación de movimiento que permite a los robots navegar en entornos complejos. Sus ventajas incluyen integridad asintótica, naturaleza basada en muestreo y construcción incremental. Sin embargo, sus variantes pueden abordar su costo computacional y su susceptibilidad a mínimos locales. RRT sigue siendo una técnica ampliamente utilizada en robótica y continúa siendo investigada y mejorada activamente.