総合的な医療アプリケーション
患者と救急搬送会社や病院をつなぐアプリケーション
最新バージョン 1.0.8 の新機能
最終更新日2024 年 7 月 5 日
軽微なバグ修正と改善。最新バージョンをインストールするか、最新バージョンに更新して確認してください。
RRT: ランダム ツリーの迅速な探索導入
Rapidly Exploring Random Trees (RRT) は、ツリー状のデータ構造を構築して高次元構成空間を探索する、サンプリング ベースの動作計画アルゴリズムです。これは、複雑な環境でロボット マニピュレータの衝突のない経路を見つけるためにロボット工学で一般的に使用されます。
アルゴリズム
RRT アルゴリズムは、開始設定をルートとするツリーを繰り返し構築します。各反復では、次のようになります。
1. ランダム サンプリング: 構成空間内の点をランダムにサンプリングします。
2. 最近傍: ツリー内でサンプリングされた点に最も近いノードを見つけます。
3. 拡張: 最近傍の方向に少しずつサンプリングされた点に向かってツリーを拡張します。
4. 衝突チェック: 新しいノードが障害物と衝突しているかどうかを確認します。そうでない場合は、ツリーに追加します。
利点
* 漸近的に完了: RRT は漸近的に完了します。これは、目標へのパスが存在する場合、最終的にそれを見つけることを意味します。
* サンプリングベース: 環境のジオメトリに関する明示的な知識は必要ありません。
* 増分: ツリーは増分的に構築され、リアルタイムのパス計画が可能になります。
* 簡単に並列化可能: アルゴリズムを並列化して計算効率を向上させることができます。
制限事項
* 高い計算コスト: RRT は、高次元の構成空間では計算コストが高くなる可能性があります。
* 極小値でのトラップ: アルゴリズムが極小値でトラップされ、次善のパスが生成される可能性があります。
* 非最適なソリューション: RRT は、見つかったパスの最適性を保証しません。
バリエーション
RRT の制限に対処するために、RRT のいくつかの亜種が開発されています。
* RRT-Connect: パスを見つけるために開始設定と終了設定から 2 つの RRT を接続します。
* RRT-Star: ヒューリスティックを使用して最近傍を選択し、極小値にトラップされる可能性を減らします。
* 情報に基づいた RRT: 環境に関する事前知識を組み込み、探索をガイドします。
アプリケーション
RRT は、次のようなさまざまなロボット アプリケーションで広く使用されています。
* マニピュレータの経路計画
* 移動ロボットの動作計画
* 把握と操作
* 衝突回避
結論
RRT は、ロボットが複雑な環境をナビゲートできるようにする強力な動作計画アルゴリズムです。その利点には、漸近的な完全性、サンプリングベースの性質、および増分構築が含まれます。ただし、その計算コストと極小値に対する影響は、そのバリアントによって対処できます。 RRT はロボット工学で広く使用されている技術であり、引き続き積極的に研究および改良されています。
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RRT: ランダム ツリーの迅速な探索導入
Rapidly Exploring Random Trees (RRT) は、ツリー状のデータ構造を構築して高次元構成空間を探索する、サンプリング ベースの動作計画アルゴリズムです。これは、複雑な環境でロボット マニピュレータの衝突のない経路を見つけるためにロボット工学で一般的に使用されます。
アルゴリズム
RRT アルゴリズムは、開始設定をルートとするツリーを繰り返し構築します。各反復では、次のようになります。
1. ランダム サンプリング: 構成空間内の点をランダムにサンプリングします。
2. 最近傍: ツリー内でサンプリングされた点に最も近いノードを見つけます。
3. 拡張: 最近傍の方向に少しずつサンプリングされた点に向かってツリーを拡張します。
4. 衝突チェック: 新しいノードが障害物と衝突しているかどうかを確認します。そうでない場合は、ツリーに追加します。
利点
* 漸近的に完了: RRT は漸近的に完了します。これは、目標へのパスが存在する場合、最終的にそれを見つけることを意味します。
* サンプリングベース: 環境のジオメトリに関する明示的な知識は必要ありません。
* 増分: ツリーは増分的に構築され、リアルタイムのパス計画が可能になります。
* 簡単に並列化可能: アルゴリズムを並列化して計算効率を向上させることができます。
制限事項
* 高い計算コスト: RRT は、高次元の構成空間では計算コストが高くなる可能性があります。
* 極小値でのトラップ: アルゴリズムが極小値でトラップされ、次善のパスが生成される可能性があります。
* 非最適なソリューション: RRT は、見つかったパスの最適性を保証しません。
バリエーション
RRT の制限に対処するために、RRT のいくつかの亜種が開発されています。
* RRT-Connect: パスを見つけるために開始設定と終了設定から 2 つの RRT を接続します。
* RRT-Star: ヒューリスティックを使用して最近傍を選択し、極小値にトラップされる可能性を減らします。
* 情報に基づいた RRT: 環境に関する事前知識を組み込み、探索をガイドします。
アプリケーション
RRT は、次のようなさまざまなロボット アプリケーションで広く使用されています。
* マニピュレータの経路計画
* 移動ロボットの動作計画
* 把握と操作
* 衝突回避
結論
RRT は、ロボットが複雑な環境をナビゲートできるようにする強力な動作計画アルゴリズムです。その利点には、漸近的な完全性、サンプリングベースの性質、および増分構築が含まれます。ただし、その計算コストと極小値に対する影響は、そのバリアントによって対処できます。 RRT はロボット工学で広く使用されている技術であり、引き続き積極的に研究および改良されています。
