पृथ्वी के निरंतर मानचित्र पर पथप्रदर्शक के लिए अत्याधुनिक एल्गोरिदम क्या हैं?


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मान लीजिए कि मुझे नॉर्वे के fjords में कहीं एक सौर-संचालित स्वायत्त सतह पोत मिला है, जो नक्शे के एक हालिया सेट, एक जीपीएस रिसीवर और मेरे से विस्तृत आदेशों को डाउनलिंक करने का कोई साधन नहीं है। इस जहाज को जल्द से जल्द संभव समय पर हैनान द्वीप पहुंचना है।

  • विश्व पर समुद्री मार्ग खोजने के लिए नियतात्मक एल्गोरिदम क्या हैं ?
  • उनका समय और स्मृति जटिलता क्या है?

  • क्या मैं, उदाहरण के लिए, A * का उपयोग ग्लोब के नक्शे को जुड़े बहुभुजों के साथ आरेख में बदलने के बाद कर सकता हूं (अर्थात एक गोले / दीर्घवृत्त पर डेलुनाय त्रिभुज) और अन्य व्यवहार्य दृष्टिकोण क्या हैं?

उत्तर आदर्श रूप से उपर्युक्त प्रश्नों की चर्चा के साथ कागजात के संदर्भ प्रदान करना चाहिए।

जैसा कि रॉब लैंग द्वारा कहा गया है , एल्गोरिदम को सामान्य मानदंडों को फिट करना चाहिए: समय की कमी के अभाव में, पृथ्वी के महासागरों और समुद्रों पर किसी भी दो बिंदुओं के बीच सबसे छोटा रास्ता होता है, या अन्यथा पाथफाइंडिंग विफलता का संकेत मिलता है।

यहां दिलचस्प उप-विषय हैं (ऑनलाइन संगणना के लिए पूर्व संगणना समय / भंडारण, समय सीमा से पहले थोड़ा उप-मार्गीय मार्ग प्रदान करना आदि), लेकिन ये मुख्य मुद्दे के सहायक हैं।


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@JDong - भूमि-आधारित नेविगेशन मार्गों / सड़कों, द्वारा और बड़े, इसलिए A * स्वाभाविक रूप से आता है। एक पूर्व-निर्मित ग्राफ़ वह है जो मैं उपयोग करूंगा।
हिरण

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आह, मैंने आपके प्रश्न का महत्वपूर्ण हिस्सा याद किया: 'निरंतर'। उस स्थिति में शायद वेक्टर या संभावित क्षेत्र आशाजनक हो सकते हैं।
JDong

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@RobLang - प्रश्न संपादित किया गया।
हिरण हंटर

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समुद्री मार्ग के लिए आपको गणना में समुद्र के स्तर, हवा और पानी के प्रवाह को लेने की आवश्यकता होगी। हम किस तरह के जहाज के बारे में बात कर रहे हैं? OpenSeaMap कुछ शिपिंग लेन प्रदान करता है। यदि आप उन ए * का उपयोग कर सकते हैं तो काम करेगा। मुझे यह भी लगता है कि यह प्रश्न इस बीटा के लिए व्यापक है।
PiNNumber

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मुझे लगता है कि यह सवाल ठीक है अगर यह सिर्फ आज के निरंतर स्थानों के लिए सबसे अच्छा गतिशील पाथफाइंडिंग एल्गोरिदम पूछता है। मैं थोड़ा शोध के बाद आज इसका जवाब देने का प्रयास कर सकता हूं।
जदोंग

जवाबों:


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नियतात्मक आवश्यकता यह सब विवश नहीं है। इसका तात्पर्य यह है कि आपका वाहन उस स्थिति के बारे में निश्चित है, जिसमें कहा जा रहा है। आप शायद इस तरह से मार्ग की योजना बनाना चाहेंगे, जिससे आप बाधाओं से बच सकें। सबसे अच्छा तरीका है जो मैंने देखा है कि यह नमूना-आधारित योजनाकारों के साथ है। स्टीवन लावेल ने इस विषय पर केंद्रीय शैक्षणिक संसाधन लिखा है: प्लानिंग एल्गोरिदम

आरआरटी ​​* एल्गोरिदम उन योजनाकारों में से एक है जो उनका वर्णन करता है। यह एल्गोरिथ्म यादृच्छिक नमूने और संभवता (उदाहरण के लिए बाधा से बचाव) और इष्टतमता सुनिश्चित करने के लिए यादृच्छिक नमूने के साथ राज्य अंतरिक्ष वृक्ष उत्पन्न करता है। आरआरटी ​​* पर विवरण लावेल की पुस्तक, या सरटैक करमन की वेबसाइट पर पाया जा सकता है । असममित समय और स्मृति विशेषताओं को संसाधित करने के लिए O (nlogn) और O (n) प्रश्नों के लिए वर्णित किया गया है। एल्गोरिथ्म रैखिक है, O (n), अंतरिक्ष जटिलता में भी।


रेफरी के लिए अपग्रेड किया गया। LaValle की पुस्तक को पढ़ने और RRT * सामान की जांच करने पर विचार करेगा। धन्यवाद!
हिरण हंटर

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आपके आगे के विचार के लिए, संभावित फ़ील्ड पाथफाइंडिंग के लिए एक दिलचस्प, कम लागत वाली पसंद हैं। आप गंतव्य पर एक मजबूत शुल्क लगाते हैं, और अंततः एजेंट शुल्क पर पहुंच जाएगा। इंटरनेशनल फाउंडेशन फ़ॉर ऑटोनॉमस एजेंट्स एंड मल्टीगैन्ज़ सिस्टम्स द्वारा एक अधिक तकनीकी लेख अधिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

वेक्टर फ़ील्ड भी एक बहुत ही सस्ता समाधान है, लेकिन बहु-एजेंट पाथफाइंडिंग के लिए अधिक बार उपयोग किया जाता है । वेक्टर क्षेत्र खुले क्षेत्रों के लिए बहुत अच्छे हैं। उपरोक्त तरीकों में से कोई भी सबसे छोटे मार्ग की गारंटी नहीं देता है, लेकिन बेहतर गतिशील प्रतिक्रिया के लिए इष्टतम पथ का त्याग करना।

संयुक्त दृष्टिकोण भी मजबूत हैं, जैसे ए * पहले से उपयोग करने के लिए वेपाइंट उत्पन्न करने के लिए और प्रत्येक वेपाइंटर पर जाने के लिए वेक्टर फ़ील्ड्स का उपयोग करना। यह संभवतः मैक्रो पैमाने पर बहुत अधिक इष्टतम व्यवहार देगा।

यदि आप तैराकी रोबोट सेना का अधिग्रहण करते हैं तो इन बातों का ध्यान रखें।

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