PRM経路探索（ぴーあーえむけいろさくさ）
最終更新：2026/4/27
PRM経路探索は、確率的ロードマップ（PRM）を用いて、ロボットの経路計画問題を解決する手法である。
別名・同義語 確率的ロードマップ経路探索PRM
ポイント
PRM経路探索は、複雑な環境における経路計画を効率的に行うために用いられ、特に高次元空間での応用が有効である。
PRM経路探索とは
PRM（Probabilistic Roadmap）経路探索は、ロボット工学やコンピュータグラフィックスの分野で広く用いられる経路計画アルゴリズムです。複雑な環境下で、障害物を回避しつつ、指定された始点から終点までの安全な経路を効率的に見つけ出すことを目的とします。
PRM経路探索の基本的な流れ
PRM経路探索は、大きく分けて以下の3つの段階で構成されます。
- 学習段階 (Learning Phase): 環境内にランダムにサンプル点を生成し、それらを互いに接続可能なノードとして確率的ロードマップを構築します。接続可能性は、障害物との衝突を考慮して判定されます。
- 問い合わせ段階 (Query Phase): 始点と終点をロードマップに接続します。接続できない場合は、既存のノードに最も近いサンプル点を新たに生成し、ロードマップに追加します。
- 経路探索段階 (Path Planning Phase): 始点と終点を結ぶロードマップ上の経路を探索します。A*アルゴリズムなどの探索アルゴリズムが用いられます。
PRM経路探索の利点と欠点
利点:
- 高次元空間での経路計画に適している
- 複雑な環境でも比較的効率的に経路を見つけられる
- 前処理段階でロードマップを構築するため、リアルタイム性が求められる場合に有効
欠点:
- ロードマップの構築に時間がかかる場合がある
- 環境が大きく変化した場合、ロードマップを再構築する必要がある
- 最適経路を保証するものではない
PRM経路探索の応用例
PRM経路探索は、以下のような様々な分野で応用されています。