確率的ロードマップシミュレーション

ロボット制御においては、確率的ロードマップシミュレーション^{[1]は、ロボットの}動作計画のために開発された確率的ロードマップ^[2]法（PRM）にヒントを得ています。

これらの方法の主なアイデアは、その空間からランダムにサンプリングされた点を接続するローカルパスのグラフを構築することにより、幾何学的に複雑な高次元空間の接続性を捉えることです。ロードマップG = (V,E)は有向グラフです。各頂点vは、 Cでランダムにサンプリングされたコンフォメーションです。頂点 v _iから頂点 v _jへの各 (有向) エッジには重み P _ijがあり、これは、分子が現在 v _{iにある場合にコンフォメーション v}_{jに移動する確率を表します。 v}_iからv _jへのエッジがない場合、確率 P _ijは 0 です。それ以外の場合は、コンフォメーション間のエネルギー差によって決まります。

確率的ロードマップシミュレーションは、ロードマップ内の複数の経路を同時に調べることで、分子運動の速度論を調査するために使用されます。分子運動のアンサンブル特性(例: 折り畳みの確率 (P _Fold )、リガンド-タンパク質結合の脱出時間) は、確率的ロードマップシミュレーションによって効率的かつ正確に計算されます。P _{Fold値は、}マルコフ連鎖理論の最初のステップ分析を使用して計算されます。

参照

参考文献

^ Apaydin, MS; Brutlag, DL; Guestrin, C.; Hsu, D.; Latombe, J.-C. (2003)、「確率的ロードマップシミュレーション：分子運動を分析するための効率的な表現とアルゴリズム」、Computational Biology、10 (3–4): 257–281、doi :10.1145/565196.565199、PMID 12935328、S2CID 2536409。
^ Kavraki, LE ; Svestka, P.; Latombe, J.-C. ; Overmars, MH (1996)、「高次元構成空間での経路計画のための確率的ロードマップ」、IEEE Transactions on Robotics and Automation、12 (4): 566–580、CiteSeerX 10.1.1.19.6316、doi :10.1109/70.508439 。

[1] Apaydin, MS; Brutlag, DL; Guestrin, C.; Hsu, D.; Latombe, J.-C. (2003)、「確率的ロードマップシミュレーション：分子運動を分析するための効率的な表現とアルゴリズム」、Computational Biology、10 (3–4): 257–281、doi :10.1145/565196.565199、PMID 12935328、S2CID 2536409。

[2] Kavraki, LE ; Svestka, P.; Latombe, J.-C. ; Overmars, MH (1996)、「高次元構成空間での経路計画のための確率的ロードマップ」、IEEE Transactions on Robotics and Automation、12 (4): 566–580、CiteSeerX 10.1.1.19.6316、doi :10.1109/70.508439 。