AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
Configuration Space (C-space)
Représentation mathématique de toutes les positions possibles d'un robot, où chaque point correspond à une configuration unique incluant la position et l'orientation. L'espace de configuration transforme les obstacles en régions interdites, simplifiant ainsi la planification de trajectoires.
A* (A-star)
Algorithme de recherche de chemin optimal basé sur une heuristique qui évalue le coût total depuis le départ jusqu'à un nœud plus une estimation du coût jusqu'à la destination. Il garantit le chemin le plus court tout en explorant efficacement l'espace de recherche.
PRM (Probabilistic Roadmap)
Technique de planification multi-requêtes qui construit un graphe de chemins collision-free dans l'espace de configuration avant la phase de requête. Les chemins sont ensuite trouvés en connectant les points de départ et d'arrivée au réseau précalculé.
Path Smoothing
Processus post-traitement qui optimise les trajectoires brutes générées par les algorithmes de planification pour réduire leur longueur et améliorer leur fluidité. Il élimine les changements de direction brusques tout en maintenant l'évitement des obstacles.
Sampling-based Planning
Famille d'algorithmes qui résolvent les problèmes de planification de trajectoires en échantillonnant aléatoirement l'espace de configuration plutôt qu'en explorant systématiquement. Cette approche est particulièrement efficace pour les espaces de grande dimension.
State Lattice Planning
Approche de planification qui discrétise l'espace d'états continus en un réseau de manœuvres cinématiquement réalisables. Elle garantit que les trajectoires générées respectent les contraintes de mouvement non-holonomes du robot.
D* (Dynamic A*)
Algorithme de planification adaptatif capable de replanifier efficacement lorsque l'environnement change dynamiquement. Il modifie les coûts des arcs dans le graphe sans nécessiter une reconstruction complète du chemin.
Dubins Path
Courbe géométrique optimale pour un véhicule se déplaçant à vitesse constante avec un rayon de virage minimum, composée d'arcs de cercle et de segments de ligne droite. Elle est largement utilisée pour la planification de trajectoires de véhicules non-holonomes.
Anytime Planning
Stratégie de planification qui fournit rapidement une solution sous-optimale puis l'améliore progressivement avec le temps disponible. Ces algorithmes sont particulièrement utiles dans les applications robotiques avec des contraintes temporelles strictes.
Voronoi Diagram
Structure de données géométriques qui partitionne l'espace en régions basées sur la distance aux obstacles, créant un squelette de chemins maximisant la distance aux obstacles. Elle est utilisée pour générer des trajectoires sécuritaires et robustes.
Reeds-Shepp Curves
Extension des courbes de Dubins autorisant la marche arrière, fournissant des chemins optimaux pour les véhicules pouvant changer de direction. Ces courbes sont fondamentales pour la planification de trajectoires de robots mobiles avec capacités de recul.
Theta* Algorithm
Variante de A* qui autorise les connexions directes entre nœuds non-adjacents si elles ne traversent pas d'obstacles, générant des chemins plus courts et plus naturels. Il combine l'efficacité de recherche en grille avec la flexibilité de chemins any-angle.
Clearance-based Planning
Approche de planification qui privilégie les trajectoires maximisant la distance aux obstacles pour augmenter la robustesse face aux incertitudes de localisation et de modélisation. Elle intègre la marge de sécurité comme critère d'optimisation principal.