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【路径规划】利用RRT算法的避障路径规划(含MATLAB代码、仿真结果及操作指南).zip

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简介:
本资源提供基于RRT算法的避障路径规划方案,包含详细MATLAB实现代码、仿真演示及使用教程。适合机器人学与自动化控制领域研究者学习参考。 版本:MATLAB 2014/2019a/2021a,包含运行结果。 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容:标题所示的内容介绍可通过主页搜索博客获取更多信息。 适合人群:本科和硕士等教研学习使用 博主简介:热爱科研的MATLAB仿真开发者,注重技术和个人修养同步提升。如有合作意向,请私信联系。

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  • RRTMATLAB仿).zip
    优质
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  • RRTMatlab.zip
    优质
    本资源提供基于RRT(快速扩展随机树)算法实现的避障路径规划Matlab代码,适用于机器人和自动驾驶等领域中的路径规划问题研究与应用开发。 基于RRT算法的避障路径规划matlab代码提供了一种有效的方法来解决复杂的路径规划问题,在机器人导航等领域有广泛的应用价值。此代码实现了快速树(Rapidly-exploring Random Tree,简称RRT)算法的核心思想,能够帮助用户在存在障碍物的环境中为移动对象找到一条从起点到终点的有效路径。
  • 【PRMRRT进行MATLAB).zip
    优质
    本资源提供了一种基于RRT算法的高效避障路径规划方案,并附有详细的MATLAB实现代码,适用于机器人导航及自动化领域。 基于RRT算法的避障路径规划及其MATLAB代码实现。
  • 【二维】基于RRTMatlab.zip
    优质
    本资源提供了一种利用RRT(快速扩展随机树)算法进行二维环境下的避障路径规划的MATLAB实现。通过随机采样和图搜索技术,有效地寻找从起点到目标点的无障碍路径,并提供了相应的仿真测试案例以验证算法的有效性。适合于机器人学、自动化及相关领域人员研究学习。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
  • 三维RRT
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    简介:本研究提出了一种基于三维RRT(Rapidly-exploring Random Tree)的避障路径规划算法,特别适用于复杂环境中的自主导航任务。该算法通过随机采样有效探索未知空间,并快速构建从起点到目标点的无障碍路径,显著提高了机器人在动态环境中实时避障的能力和效率。 在三维空间内创建一个峰面障碍物,并给定起始点和终止点的情况下,使用RRT搜索算法可以有效避开障碍物并找到一条可行的路线。
  • 基于维RRT.zip
    优质
    本研究提出了一种基于扩展势场理论的RRT(快速探索随机树)算法,用于优化机器人在复杂环境中的自主避障与路径规划能力。 维RRT避障路径规划算法.zip包含了关于多维环境下使用扩展的快速树(RRT)算法进行有效障碍物规避路径规划的相关研究与实现内容。文件中可能包括理论分析、实验结果以及代码示例等,旨在帮助研究人员和工程师更好地理解和应用该技术解决实际问题。
  • 基于维RRT.zip
    优质
    本资源提供了一种新颖的机器人导航技术文档,采用基于势场的RRT(快速扩张随机树)方法进行障碍物规避和路径规划。适合于研究和开发需要高效、灵活路径解决方案的应用。 维RRT避障路径规划算法.zip
  • 【三维RRT三维Matlab.zip
    优质
    本资源提供基于RRT(快速扩展随机树)算法实现的三维空间中路径规划的MATLAB代码。适用于机器人学、自动驾驶等领域,帮助解决复杂环境下的导航问题。 基于RRT实现的三维路径规划Matlab源码ZIP文件提供了一个有效的工具来探索和解决复杂的三维空间导航问题。该资源利用了快速扩展随机树(RRT)算法的优点,为机器人技术、自动化系统等领域中的应用提供了强大的解决方案支持。
  • A星实现栅格MATLAB.zip
    优质
    本资源提供了一套基于A星(A*)算法的栅格地图路径规划及避障功能的MATLAB实现代码,适用于机器人导航等领域研究。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
  • 粒子群机器人MatlabGUI.md
    优质
    本文档提供了基于粒子群优化算法的机器人避障路径规划的MATLAB代码和图形用户界面(GUI),旨在帮助研究者快速实现并测试其路径规划策略。 【路径规划】基于粒子群算法机器人避障路径规划matlab源码含GUI 本段落档提供了一种使用粒子群优化(PSO)算法进行机器人路径规划的方法,重点在于如何有效地避开障碍物。文档中包含详细的MATLAB代码以及用户界面(GUI),便于读者理解和应用该技术。