Advertisement

RRT算法的MATLAB代码-ENPM661-Informed-RRT-Star: 本仓库包含了针对采样算法如RRT、RRT*及...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该GitHub仓库提供了用于路径规划的RRT和RRT*等采样算法的MATLAB实现，适用于ENPM661课程作业。包含改进型Informed RRT*代码，优化搜索效率。 ENPM661-Informed-RRT-Star存储库包含基于采样的算法RRT、RRT*和Informed RRT*的MATLAB代码。该项目是马里兰大学2018年春季学期ENPM661自主机器人规划课程的一部分，涵盖了RRT算法、RRT*算法以及知情RRT*算法的内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • RRT算法的MATLAB代码-ENPM661-Informed-RRT-Star: 本仓库包含了针对采样算法如RRT、RRT*及...
    优质
    该GitHub仓库提供了用于路径规划的RRT和RRT*等采样算法的MATLAB实现，适用于ENPM661课程作业。包含改进型Informed RRT*代码，优化搜索效率。 ENPM661-Informed-RRT-Star存储库包含基于采样的算法RRT、RRT*和Informed RRT*的MATLAB代码。该项目是马里兰大学2018年春季学期ENPM661自主机器人规划课程的一部分，涵盖了RRT算法、RRT*算法以及知情RRT*算法的内容。
     
  • RRT算法详解：N维RRT与RRT*（RRT-Star）
    优质
    本文深入探讨了RRT及其改进版RRT*算法，在多维度空间中的路径规划原理、应用及优化策略。适合对机器人学和自动控制感兴趣的读者阅读。 基于 RRT 的算法集合可扩展到 n 维空间：RRT、RRT*（即 RRT-star）、双向 RRT* 和延迟缩短的惯用 RRT*。RRT 连接利用技术避免了逐点碰撞检查和距离计算，从而提高了性能。 使用要求包括定义一个 n 维搜索空间以及该空间内的障碍物。在进行测试以确定目标位置是否可达之前，需要指定起始位置、目标位置及迭代次数，并设置最大总体迭代次数。边界应通过如下形式的列表来表示搜索空间：[(x_min, x_max), (y_min, y_max), ...]。 开始和结束点由元组（例如(x, y,...)）定义；障碍物则以与轴对齐或非轴对齐的方式用一系列坐标范围（超矩形）表示，如(x_lower, y_lower, ..., x_upper, y_upper)。对于非轴对齐的形状或其他类型的障碍物，需要更新碰撞检查和障碍检测函数。 分辨率设置包括边长 q 和沿边缘采样时使用的离散长度 r 的值。较高的数值意味着更高的精度但可能增加计算时间。
     
  • RRT_Toolbox：基于MATLAB的RRT、RRT*和RRT*FN算法
    优质
    RRT_Toolbox是一款用于MATLAB的工具包，提供了实现快速扩展随机树（RRT）、最优快速扩展随机树（RRT*）及其变种RRT*FN路径规划算法的功能。 rrt_toolbox是一个在MATLAB环境下实现RRT（快速随机树）、RRT*（改进的快速随机树）以及RRT* FN算法的工具箱。该工具箱为路径规划领域提供了强大的解决方案，支持用户进行高效的机器人导航和运动规划研究与开发工作。
     
  • RRT算法、偏置RRT算法、平滑RRT算法.zip
    优质
    该压缩包包含三种路径规划算法的相关资料：经典RRT算法、优化搜索效率的偏置RRT算法以及提高路径质量的平滑RRT算法。 该代码包含三种算法：经典RRT算法、偏向型RRT算法以及经过贪婪算法优化的RRT算法。地图数据以图片形式提供，并可通过导入图片进行测试。代码配有详细的中文注释，步骤清晰明了，确保100%可以运行成功。欢迎提出创新性意见和建议。
     
  • MATLAB中的RRT、RRT*、RRT*FN算法_运动与路径规划(rrt, rrt星)
    优质
    本资料深入探讨了在MATLAB环境中实现的RRT（快速树）、RRT*（优化快速树）及RRT*FN（带自由能的优化快速树）算法，专注于解决机器人技术中的运动与路径规划问题。 RRT（快速探索随机树）、RRT* 和 RRT*FN 是用于解决路径规划问题的采样算法。 RRT 算法是一种基于采样的方法，在时间无限长的情况下可以提供可行解，适用于路径规划领域的问题求解。 而 RRT* 则是 RRT 的概率最优版本。它同样是一个基于采样的运动规划算法，并且随着计算时间的增长会逐渐逼近最优解。 最后，RRT*FN 是在 RRT* 基础上的改进版。这种算法也使用较少的内存资源来实现其固有的渐近收敛到最优解的能力。
     
  • Informed RRT*算法详解及代码注释精解
    优质
    本文深入剖析Informed RRT*算法原理，并提供详尽的代码注释，旨在帮助读者理解该路径规划方法的工作机制及其优化策略。 Informed RRT*算法是一种高效的路径规划方法，在机器人技术领域尤其重要。它是在传统Rapidly-exploring Random Tree star (RRT*)算法基础上改进的版本，通过引入启发式信息来优化搜索过程，从而提高效率并找到更优解。 该算法的主要特点在于其能够更加有效地探索空间，并迅速接近目标区域。在构建随机树时，Informed RRT*优先考虑那些有助于减少路径成本的点。这与传统的RRT*算法主要依赖于随机采样来扩展搜索不同，在优化路径方面表现出更高的效率和质量。 为了更好地理解这一算法的工作原理及其代码实现细节，本段落将深入解析其内涵，并对关键步骤进行详细注释。这些内容包括如何选择样本点、树节点的扩展过程、碰撞检测处理以及通过重连接和向目标方向推进来持续改进路径等核心操作的具体实现方式及背后的逻辑。 在机器人技术中，路径规划是至关重要的一个环节，因为它决定了机器人的行动路线，并且需要考虑到诸如避障、能量消耗等因素。Informed RRT*算法因其卓越的性能，在自动驾驶车辆、无人搬运车(AGV)和空间探索机器人等领域得到了广泛应用。它能够帮助这些设备在复杂的环境中找到一条既安全又高效的路径。 本段落还将涵盖一系列文档，包括引言、方法介绍以及详细的代码注释等部分，以全面展示Informed RRT*算法的原理及其应用价值，并提供深入的技术解析。
     
  • 基于MATLAB的RRT、RRT*和RRT Star简单路径规划代码及生成树状图方法
    优质
    本项目提供基于MATLAB实现的RRT（Rapidly-exploring Random Tree）、RRT*和RRT Star算法，用于进行简单的路径规划，并展示如何生成这些算法对应的树状图。 一个RRT*（RRT star）路径规划算法的Matlab m文件小程序示例，以三维状态空间为例，编写得简单易懂且可以直接运行。
     
  • Matlab-RRT-Varianten: RRT*, RRT-connect, lazy RRT und RRT-extend wurden für...
    优质
    简介：本文探讨了Matlab中几种RRT变体（包括RRT*、RRT-connect、lazy RRT及RRT-extend）的应用，分析了它们在路径规划中的性能和特点。 RRT*、RRT-connect、lazy RRT 和 RRT extend 已在具有可视化功能的 2D 和 3D 空间中实现。
     
  • MATLAB中的RRT算法
    优质
    本简介探讨了在MATLAB环境中实现和应用快速随机树（RRT）算法的方法与技巧，重点介绍其于路径规划问题上的应用。 RRT算法，即快速探索随机树算法，在MATLAB中的程序实现，并配有中文注解，方便用户使用。
     
  • RRT、RRT*及双向RRT路径规划算法的代码教学与实现 #Matlab路径规划 #基于采样方法的路径规划算法 #...
    优质
    本教程深入讲解并实现RRT（随机树）、RRT*和双向RRT等经典路径规划算法，侧重于使用MATLAB进行仿真。适合学习基于采样的路径规划技术的学生与工程师参考。通过详细的代码示例帮助理解复杂理论，并提供丰富的练习以加强实践技能。 RRT路径规划算法、RRT*路径规划算法以及双向RRT算法的代码教学与实现 本段落将介绍基于采样的路径规划方法中的几种重要技术：随机树快速扩展（Rapidly-exploring Random Tree，简称 RRT）、改进型 RRT 算法 (RRT*) 以及双向搜索策略在 RRT 中的应用。我们将通过 MATLAB 平台进行这些算法的教学与实现，帮助读者理解并掌握它们的核心概念和实际操作技巧。 - **RRT 路径规划**：该方法以随机采样的方式探索环境中的自由空间，并构建一个从起始点到目标区域的路径。 - **改进型 RRT 算法 (RRT*)**：在标准 RRT 的基础上引入了优化策略，使得生成的路径更加平滑且接近最优解。 - **双向 RRT 算法**：结合正向和反向搜索的方式加速寻找可行路径的过程。 通过学习这些算法的具体实现步骤及代码示例，读者能够更好地理解如何在实际问题中应用基于采样的路径规划方法。