Stochastic roadmap simulation
ರೋಬೋಟ್ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಸಂಭವನೀಯ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯ ಅನುಕರಣೆಯು ರೋಬೋಟ್ ಚಲನೆಯ ಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಸಂಭವನೀಯ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ (ಪಿಆರ್ಎಂ) ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆದಿದೆ. ಆ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾರ್ಗಗಳ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ಸ್ಥಳದ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು ಈ ವಿಧಾನಗಳ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ಜಿ = (ವಿ, ಇ) ಒಂದು ನಿರ್ದೇಶಿತ ರೇಖಾಚಿತ್ರವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಶೃಂಗವು ಸಿ ಯಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಸಂರಚನೆಯಾಗಿದೆ. ಶೃಂಗವು vi ಯಿಂದ ಶೃಂಗವು vj ವರೆಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು (ನಿರ್ದೇಶಿತ) ಅಂಚು ತೂಕದ ಪಿಜ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಣುವು ಪ್ರಸ್ತುತ vi ನಲ್ಲಿರುವುದರಿಂದ, ಸಂಯೋಜನೆ vj ಗೆ ಚಲಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. vi ಯಿಂದ vj ವರೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಅಂಚು ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಪಿಜ್ ಸಂಭವನೀಯತೆ 0 ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಇದು ರೂಪಾಂತರಗಳ ನಡುವಿನ ಶಕ್ತಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ರೋಡ್ಮ್ಯಾಪ್ನಲ್ಲಿನ ಅನೇಕ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆಣ್ವಿಕ ಚಲನೆಯ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ರೋಡ್ಮ್ಯಾಪ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಣ್ವಿಕ ಚಲನೆಯ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಡಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಪಿ. ಫೋಲ್ಡ್), ಲಿಗ್ಯಾಂಡ್-ಪ್ರೋಟೀನ್ ಬಂಧಿಸುವಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯ) ಸಂಭವನೀಯ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯ ಅನುಕರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕೋವ್ ಸರಪಳಿ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮೊದಲ ಹಂತದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಿ. ಎಫ್. ಫೋಲ್ಡ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜೀನ್-ಕ್ಲೌಡ್ ಲ್ಯಾಟೋಂಬೆ ಮಾರ್ಕ್ ಓವರ್ಮಾರ್ಸ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ರೋಬೋಟ್ ಸಂಭವನೀಯ ಅನುಕರಣೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ