1) Extended rapidly-exploring random tree
扩展快速随机搜索树
2) rapidly-exploring random tree
快速搜索随机树
1.
A hybrid algorithm of combining the transpose of Jacobian control algorithm with rapidly-exploring random tree method is presented.
提出一种将雅可比转秩控制算法与快速搜索随机树法相结合的混合算法,通过选择距目标点工作空间距离最近的位姿点作为树的扩充节点,避免对逆运动学进行求解。
3) rapidly-exploring random tree
快速扩展随机树
1.
Trajectory planning using improved rapidly-exploring random tree;
改进的快速扩展随机树在航迹规划中的应用
2.
The attack process is segmented into three necessary phases and an improved tool called rapidly-exploring random tree is used for trajectory planning at the last approaching phase by using the concept of state-time space.
将攻击过程划分为三个必要的阶段进行分析,并针对最后关键的逼近阶段提出了改进的快速扩展随机树算法,通过在原算法的基础上融入状态-时间空间的思想,使改进后的算法能够有效地处理动态环境中的轨迹规划问题。
4) biased rapidly-exploring random tree
有偏快速随机搜索树
5) rapidly-exploring random tree algorithm
快速搜索随机树算法
6) bias rapidly-exploring random tree
选择性快速扩展随机树
补充资料：随机搜索
分子式：
CAS号：
性质：利用随机数求极小点而求得函数近似的最优解的方法。变量允许的变化区间，不断随机地而不是有倾向性产生随机点，并计算其约束函数和目标函数的值，对满足约束条件的点，逐个比较其目标函数的值，将坏的点抛弃，保留好的点，最后便得到最优解的近似解。这种方法是建立在概率论的基础上，所取随机点越多，则得到最优解的概率也就越大。由于大多数计算机程序库中有随机数发生器，所以应用这种方法是很方便的。但是其计算精度较差、效率较低。随机搜索一般用于粗选或普查。常用的方法有随机跳跃法，随机走步法等。
CAS号：
性质：利用随机数求极小点而求得函数近似的最优解的方法。变量允许的变化区间，不断随机地而不是有倾向性产生随机点，并计算其约束函数和目标函数的值，对满足约束条件的点，逐个比较其目标函数的值，将坏的点抛弃，保留好的点，最后便得到最优解的近似解。这种方法是建立在概率论的基础上，所取随机点越多，则得到最优解的概率也就越大。由于大多数计算机程序库中有随机数发生器，所以应用这种方法是很方便的。但是其计算精度较差、效率较低。随机搜索一般用于粗选或普查。常用的方法有随机跳跃法，随机走步法等。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条