এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
আরআরটি* (RRT Star)
আরআরটি-এর একটি উন্নত সংস্করণ যা পুনরায় নমুনা এবং নোডগুলিকে পুনঃসংযোগের মাধ্যমে পথের খরচ কমানোর মাধ্যমে অ্যাসিম্পটোটিকভাবে সর্বোত্তম পথে অভিসারী হওয়ার নিশ্চয়তা দেয়।
পিআরএম (Probabilistic Roadmap)
কনফিগারেশন স্পেসে সম্ভাব্য পথের একটি গ্রাফ শেখার উপর ভিত্তি করে পরিকল্পনা পদ্ধতি, যা সম্ভাব্যতামূলক নমুনা এবং স্থানীয় সংযোগের মাধ্যমে অফলাইনে নির্মিত হয়।
কনফিগারেশন স্পেস (C-space)
একটি রোবটের সম্ভাব্য সকল অবস্থান এবং অভিযোজনের গাণিতিক উপস্থাপনা, যেখানে প্রতিটি বিন্দু সিস্টেমের একটি অনন্য কনফিগারেশনকে নির্দেশ করে।
আরআরটি-কানেক্ট (RRT-Connect)
আরআরটি-এর একটি দ্বিমুখী সংস্করণ যেখানে শুরু এবং লক্ষ্য থেকে একইসাথে দুটি গাছ নির্মাণ করা হয় এবং পরে সংযুক্ত করা হয় পথ অনুসন্ধানকে দ্রুততর করার জন্য।
কাইনোডাইনামিক প্ল্যানিং (Kinodynamic Planning)
রোবটের গতিশীল এবং গতিবিদ্যা সংক্রান্ত সীমাবদ্ধতা (যেমন সর্বোচ্চ গতি এবং ত্বরণ) অন্তর্ভুক্ত করে বাস্তবসম্মত পথ পরিকল্পনা।
এনিটাইম আরআরটি (Anytime RRT)
আরআরটি-এর একটি সংস্করণ যা সময়ের সাথে সাথে পাওয়া সমাধান ক্রমাগত উন্নত করে, দ্রুততা এবং সর্বোত্তমতার মধ্যে একটি ভারসাম্য প্রদান করে।
পিআরএম* (PRM Star)
পিআরএম-এর একটি উন্নত সংস্করণ যা প্রতিটি নোডকে পরিবর্তনশীল ব্যাসার্ধের মধ্যে তার k-নিকটতম প্রতিবেশীদের সাথে সংযুক্ত করে, অ্যাসিম্পটোটিক সর্বোত্তমতার বৈশিষ্ট্য নিশ্চিত করে।
অবস্ট্যাকল-বেসড স্যাম্পলিং (Obstacle-Based Sampling)
নমুনা তৈরির একটি কৌশল যা বাধার পৃষ্ঠের কাছাকাছি পয়েন্ট তৈরি করতে অগ্রাধিকার দেয়, সংকীর্ণ পথ এবং গুরুত্বপূর্ণ অঞ্চলগুলির অনুসন্ধান উন্নত করার জন্য।
RRT-X
RRT* এর একটি এক্সটেনশন যা গতিশীল পরিবেশে একটি সর্বোত্তম সমাধান বজায় রাখতে সক্ষম, যেখানে বাধাগুলি স্থানান্তরিত হতে পারে বা নতুনভাবে দেখা দিতে পারে।
Configuration Space Decomposition
প্রি-প্রসেসিং কৌশল যা কনফিগারেশন স্পেসকে সাধারণ কোষে বিভক্ত করে সংঘর্ষ পরীক্ষা এবং পথ অনুসন্ধানকে দ্রুততর করার জন্য।
Lazy PRM
PRM এর একটি ভেরিয়েন্ট যা ব্যয়বহুল সংঘর্ষ পরীক্ষাগুলি বিলম্বিত করে, শুধুমাত্র সেই প্রান্তগুলি পরীক্ষা করে যখন সেগুলি সম্ভাব্য সমাধান পথে ব্যবহৃত হয়।
Voronoi-Based Planning
পরিকল্পনার একটি পদ্ধতি যা ফ্রি স্পেসের ভরোনয় ডায়াগ্রাম ব্যবহার করে বাধা থেকে সর্বাধিক দূরত্ব বজায় রেখে পথ তৈরি করে।
Multi-Robot RRT
RRT এর একটি এক্সটেনশন যা একাধিক রোবটের সমন্বিত পরিকল্পনার জন্য ব্যবহৃত হয়, সম্মিলিত কনফিগারেশন স্পেস এবং রোবটগুলির মধ্যে সংঘর্ষ না হওয়ার সীমাবদ্ধতা বিবেচনা করে।
RRT-Smart
RRT এর একটি উন্নত সংস্করণ যা পূর্ববর্তী পথের উপর ভিত্তি করে হিউরিস্টিক ব্যবহার করে নমুনা সংগ্রহকে স্পেসের সম্ভাবনাময় অঞ্চলের দিকে পরিচালিত করে।
Constraint-Based Planning
পরিকল্পনার একটি দৃষ্টান্ত যা অতিরিক্ত সীমাবদ্ধতা (কাজ, ভঙ্গি) সরাসরি পথ অনুসন্ধান অ্যালগরিদমে সংযুক্ত করে।
FMT* (Fast Marching Tree)
নমুনা-ভিত্তিক একটি সর্বোত্তম পরিকল্পনা অ্যালগরিদম যা ফাস্ট মার্চিং নীতিগুলি ব্যবহার করে ন্যূনতম খরচের গাছ দক্ষতার সাথে তৈরি করে।
BIT* (Batch Informed Trees)
যে কোনো সময়ের পরিকল্পনা অ্যালগরিদম যা পরিচিত সেরা সমাধান দ্বারা অবহিত নমুনার ব্যাচ ব্যবহার করে দ্রুত অনুকূলতার দিকে অগ্রসর হয়।