prm算法的改进算法

引用\[3\]中提到，PRM算法是一种基于图搜索的方法，它将连续空间转换成离散空间，并利用A*等搜索算法在路线图上寻找路径。PRM算法本身已经是一种概率完备但不最优的算法。然而，针对PRM算法的改进算法有很多种。以下是其中几种常见的改进算法：

1. RRT（Rapidly-exploring Random Trees）：RRT算法是一种基于树结构的路径搜索算法，它通过随机采样和快速扩展来构建一棵树。RRT算法相对于PRM算法更加适用于高维空间和复杂环境，因为它能够更快地探索未知区域。

2. PRM*（PRM star）：PRM*算法是对PRM算法的改进，它在学习阶段和查询阶段都进行了优化。在学习阶段，PRM*算法使用了更加高效的采样策略和连接策略，以减少采样点的数量和提高路径的质量。在查询阶段，PRM*算法使用了更加智能的启发式函数，以加速路径搜索过程。

3. Lazy PRM：Lazy PRM算法是对PRM算法的另一种改进，它在学习阶段和查询阶段都进行了优化。在学习阶段，Lazy PRM算法只计算连接两个采样点之间的路径的一部分，而不是完整的路径。这样可以减少计算量。在查询阶段，Lazy PRM算法只在需要的时候计算路径的剩余部分，以减少计算时间。

这些改进算法都是为了提高PRM算法的效率和路径质量。具体选择哪种改进算法取决于具体的应用场景和需求。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于PRM(probabilistic roadmaps)算法的机器人路线规划算法matlab仿真](https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details/126944609)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【自动驾驶决策规划】PRM算法](https://blog.csdn.net/baidu_35231778/article/details/124010790)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [PRM算法](https://blog.csdn.net/reasonyuanrobot/article/details/107410479)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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