局部RRT路径规划的Matlab代码- motion_planning: 机器人路径规划、映射与探索算法

简介：
这段代码是用于实现局部随机树(RRT)路径规划算法的MATLAB程序，适用于机器人在复杂环境中的路径规划、地图构建和自主探索。 局部RRT路径规划的MATLAB代码主要用于运动计划。在Python环境下，则有多种路径规划算法的相关代码供参考。以下是几个例子： 为了更好地理解人工势能场（APF）算法，您可以运行jupyter-notebook中的相应文件。 快速探索随机树（RRT）算法用于路线图和路径构建： - 在二维环境中：可以查看`python_srcrrtsmain_rrt2D.py` - 而在三维环境里，则是`python_srcrrts3Drrt3D.py` 这些代码中，RRT节点及边缘通常以蓝色显示；从树中检索到的路径为绿色，而橙色曲线则代表了缩短后的轨迹。 此外，还有一种分层规划器（RRT + APF）的例子。在这种情况下，RRT作为全局路径构造器使用，并与APF结合用于局部轨迹创建。该算法不仅适用于单个自车车辆的情况，也能够处理多机器人系统的任务分配和协调问题。