Aplicação médica abrangente

Um aplicativo que conecta pacientes a empresas de transporte de ambulâncias e hospitais

O que há de novo na versão mais recente 1.0.8

Última atualização em 5 de julho de 2024

Pequenas correções de bugs e melhorias. Instale ou atualize para a versão mais recente para conferir!

Introdução

Rapidly Exploring Random Trees (RRT) é um algoritmo de planejamento de movimento baseado em amostragem que constrói uma estrutura de dados semelhante a uma árvore para explorar um espaço de configuração de alta dimensão. É comumente usado em robótica para encontrar caminhos livres de colisões para manipuladores de robôs em ambientes complexos.

Algoritmo

O algoritmo RRT constrói iterativamente uma árvore com raiz na configuração inicial. Em cada iteração, ele:

1. Amostragem Aleatória: Amostra aleatória de um ponto no espaço de configuração.

2. Vizinho mais próximo: Encontre o nó mais próximo na árvore do ponto amostrado.

3. Extensão: Estenda a árvore em direção ao ponto amostrado dando um pequeno passo na direção do vizinho mais próximo.

4. Verificação de colisão: Verifique se o novo nó está colidindo com obstáculos. Caso contrário, adicione-o à árvore.

Vantagens

* Assintoticamente completo: o RRT é assintoticamente completo, o que significa que eventualmente encontrará um caminho para a meta, se existir.

* Baseado em Amostragem: Não requer conhecimento explícito da geometria do ambiente.

* Incremental: A árvore é construída de forma incremental, permitindo o planejamento de caminhos em tempo real.

* Facilmente paralelizável: O algoritmo pode ser paralelizado para melhorar a eficiência computacional.

Limitações

* Alto custo computacional: o RRT pode ser computacionalmente caro para espaços de configuração de alta dimensão.

* Trapping em mínimos locais: O algoritmo pode ficar preso em mínimos locais, levando a caminhos abaixo do ideal.

* Soluções não ideais: o RRT não garante a otimização do caminho encontrado.

Variantes

Diversas variantes de RRT foram desenvolvidas para resolver suas limitações:

* RRT-Connect: Conecta dois RRTs desde as configurações inicial e meta para encontrar um caminho.

* RRT-Star: Utiliza uma heurística para selecionar o vizinho mais próximo, reduzindo a chance de aprisionamento em mínimos locais.

* RRT informado: Incorpora conhecimento prévio sobre o meio ambiente para orientar a exploração.

Aplicativos

O RRT é amplamente utilizado em várias aplicações robóticas, incluindo:

* Planejamento de caminho para manipuladores

* Planejamento de movimento para robôs móveis

* Apreensão e manipulação

* Evitar colisões

Conclusão

RRT é um poderoso algoritmo de planejamento de movimento que permite aos robôs navegar em ambientes complexos. Suas vantagens incluem completude assintótica, natureza baseada em amostragem e construção incremental. No entanto, o seu custo computacional e a suscetibilidade aos mínimos locais podem ser resolvidos pelas suas variantes. A RRT continua sendo uma técnica amplamente utilizada em robótica e continua a ser pesquisada e aprimorada ativamente.

Aplicação médica abrangente

Um aplicativo que conecta pacientes a empresas de transporte de ambulâncias e hospitais

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Última atualização em 5 de julho de 2024

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Introdução

Rapidly Exploring Random Trees (RRT) é um algoritmo de planejamento de movimento baseado em amostragem que constrói uma estrutura de dados semelhante a uma árvore para explorar um espaço de configuração de alta dimensão. É comumente usado em robótica para encontrar caminhos livres de colisões para manipuladores de robôs em ambientes complexos.

Algoritmo

O algoritmo RRT constrói iterativamente uma árvore com raiz na configuração inicial. Em cada iteração, ele:

1. Amostragem Aleatória: Amostra aleatória de um ponto no espaço de configuração.

2. Vizinho mais próximo: Encontre o nó mais próximo na árvore do ponto amostrado.

3. Extensão: Estenda a árvore em direção ao ponto amostrado dando um pequeno passo na direção do vizinho mais próximo.

4. Verificação de colisão: Verifique se o novo nó está colidindo com obstáculos. Caso contrário, adicione-o à árvore.

Vantagens

* Assintoticamente completo: o RRT é assintoticamente completo, o que significa que eventualmente encontrará um caminho para a meta, se existir.

* Baseado em Amostragem: Não requer conhecimento explícito da geometria do ambiente.

* Incremental: A árvore é construída de forma incremental, permitindo o planejamento de caminhos em tempo real.

* Facilmente paralelizável: O algoritmo pode ser paralelizado para melhorar a eficiência computacional.

Limitações

* Alto custo computacional: o RRT pode ser computacionalmente caro para espaços de configuração de alta dimensão.

* Trapping em mínimos locais: O algoritmo pode ficar preso em mínimos locais, levando a caminhos abaixo do ideal.

* Soluções não ideais: o RRT não garante a otimização do caminho encontrado.

Variantes

Diversas variantes de RRT foram desenvolvidas para resolver suas limitações:

* RRT-Connect: Conecta dois RRTs desde as configurações inicial e meta para encontrar um caminho.

* RRT-Star: Utiliza uma heurística para selecionar o vizinho mais próximo, reduzindo a chance de aprisionamento em mínimos locais.

* RRT informado: Incorpora conhecimento prévio sobre o meio ambiente para orientar a exploração.

Aplicativos

O RRT é amplamente utilizado em várias aplicações robóticas, incluindo:

* Planejamento de caminho para manipuladores

* Planejamento de movimento para robôs móveis

* Apreensão e manipulação

* Evitar colisões

Conclusão

RRT é um poderoso algoritmo de planejamento de movimento que permite aos robôs navegar em ambientes complexos. Suas vantagens incluem completude assintótica, natureza baseada em amostragem e construção incremental. No entanto, o seu custo computacional e a suscetibilidade aos mínimos locais podem ser resolvidos pelas suas variantes. A RRT continua sendo uma técnica amplamente utilizada em robótica e continua a ser pesquisada e aprimorada ativamente.