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快速探索随机树算法（RRT*）用于2D/3D路径规划，并提供最优路径搜索功能（matlab开发）。

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简介：
该项目涉及在二维（2D）和三维（3D）空间环境中开发 RRT* 算法的代码。为了应对实际应用中的复杂情况，2D 版本特别设计了避障功能，能够根据障碍物的具体位置和尺寸进行动态调整。具体而言，2D/RRTStar.m 文件负责执行 RRT* 算法的二维实现，而 3D/RRTStar_3D.m 文件则用于运行其三维版本。该研究基于 LaValle (1998) 的 seminal 工作，并借鉴了 Karaman 等人 (2010) 的增量采样方法，以优化运动规划过程。

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  • 基于2D和3D RRT*算法的最优路径规划-利用快速探索随机树的MATLAB实现
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    本文介绍了基于二维及三维RRT*（带回退的快速扩展随机树）算法的最优路径规划方法，并详细阐述了其在MATLAB中的实现过程。 在二维（2D）和三维（3D）空间中实现RRT*算法的代码。考虑到障碍物的位置与尺寸，在2D版本中还包含了避障功能。文件2D/RRTStar.m执行的是RRT*的2D版本，而文件3D/RRTStar_3D.m则是用于执行3D版本。 参考文献： [1] LaValle, SM，“快速探索随机树：路径规划的新工具”，TR 98-11，爱荷华州立大学计算机科学系，1998年10月。 [2] Karaman、Sertac 和 Emilio Frazzoli。 用于最佳运动规划的基于增量采样的算法。机器人科学与系统 VI 104 (2010)。
     
  • MATLAB分段表达式代码及快速探索随机树(RRT)路径搜索与规划
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    本项目运用MATLAB编写了分段表达式的代码，并实现了一种基于快速探索随机树（RRT）算法的路径搜索和规划方法，适用于复杂环境下的机器人导航。 在MATLAB中使用RRT算法进行机械臂路径规划涉及以下关键组件： - **detectCollision**：此函数用于检测线段是否与障碍物发生碰撞。 - **getFK**：通过输入关节角度，获取正向运动学表达式来确定笛卡尔坐标系中的最终位置。 - **isRobotCollided**：该功能将机械臂离散化为一系列由曲面线段组成的圆柱体，以此来进行碰撞检测。 - **robot.mat**：包含有关机械手配置的数据文件。 - **rrt.m**：实现RRT算法的主代码文件。 - **runsim**：运行模拟的脚本或函数。 - **utils**：一些实用工具代码。
     
  • 快速探索随机树算法_路径规划_RRT_matlab实现
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    本简介介绍如何使用MATLAB实现RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法进行路径规划。通过详细代码示例和理论讲解，帮助读者迅速掌握该算法的应用技巧。 RRT路径规划基于二值图，压缩包内包含地图。
     
  • MATLAB中的RRT和RRT*路径规划算法详解：快速随机探索从起点到终点的方法
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    本文章深入解析了在MATLAB环境下实现的RRT及RRT*两种热门路径规划算法。它提供了对从起点至目标点的快速且高效搜索策略的理解，并详述其具体应用与操作步骤。适合希望掌握机器人技术中路径探索和优化方法的研究者或工程师参考学习。 在MATLAB环境下对RRT（快速随机树）与RRT*路径规划算法进行详解：从起点到终点的探索过程以及快速随机树构建方法。 RRT的基本步骤如下： 1. 以起始点作为种子，开始扩展枝丫； 2. 在机器人的构型空间中生成一个随机点； 3. 在现有的树结构中找到距离该随机点最近的一个节点，并标记为A； 4. 向着这个最近的节点方向生长新的树枝。如果在这个过程中没有碰到任何障碍物，则将新延伸出的枝丫及其端点添加到现有树上，然后返回步骤2继续进行。 在MATLAB中实现RRT和改进版本即RRT*算法时，重点在于随机点生成、寻找与当前扩展节点最近邻接的节点以及处理树枝生长等环节。
     
  • Rapidly-Exploring Random Trees Algorithm: 二维快速探索随机树与路径规划示例-MATLAB...
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    本资源介绍并实现了基于MATLAB的二维快速探索随机树（RRT）算法在路径规划中的应用，提供实例代码和详细注释。 在二维空间中快速探索随机树的例子可以参考Steven M. LaValle于1998年发表的论文《快速探索随机树：路径规划的新工具》。 该算法可以转换为具有输入参数格式的函数，具体如下： ``` [tree, path] = RRT(K, xMin, xMax, yMin, yMax, xInit, yInit, xGoal, yGoal, thresh) ``` 其中： - `K` 是所需的迭代次数。 - `xMin` 和 `xMax` 分别是X轴的最小值和最大值。 - `yMin` 和 `yMax` 分别是Y轴的最小值和最大值。 - `xInit` 和 `yInit` 表示算法起始点的位置坐标。 - `xGoal` 和 `yGoal` 是目标终点位置坐标。 - `thresh` 定义了随机选取两个节点之间的允许阈值距离。 函数输出包括生成的树结构（包含X和Y顶点）以及从初始点到目标点所找到路径。该代码由Omkar Halbe于2015年10月31日在慕尼黑工业大学编写完成。
     
  • 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
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    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。
     
  • 基于快速扩展随机树(RRT)的三维路径规划算法(Matlab实现)
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    本研究提出了一种基于快速扩展随机树（RRT）的三维路径规划算法，并使用Matlab进行了实现。该算法适用于复杂环境下的自主机器人导航，能够有效避免障碍物并寻找最优路径。 基于快速扩展随机树（RRT）的三维路径规划算法在MATLAB中的实现提供了一种有效的方法来解决复杂环境下的导航问题。此方法通过生成大量随机点并逐步构建连接这些点的最优路径，从而能够适应各种动态和静态障碍物的情况。该算法特别适用于机器人技术、自动驾驶汽车等领域中需要精确控制与高效路径规划的应用场景。
     
  • 改进版快速随机搜索树(RRT)算法
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    本简介介绍了一种针对传统RRT算法进行优化和改良的快速随机搜索树算法，旨在提高路径规划效率与鲁棒性。 用MATLAB编写的RRT算法代码简单且能够完美运行，适合初学者学习使用。
     
  • MATLAB中RRT随机快速搜索树算法的实现
    优质
    本简介主要介绍在MATLAB环境下对RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法的实现方法及其应用。通过详细代码和实例解析如何使用该算法进行路径规划问题求解，适合初学者入门学习。 快速搜索随机树算法（RRT）的MATLAB实现包括文件My_RRT.m及其代码、maze.mat地图数据。可以参考相关博客中的代码原理介绍进行学习。
     
  • A星算法：路径规划和搜索
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    A星算法是一种在图形中寻找两个顶点之间最短路径的有效方法，广泛应用于游戏、机器人技术及地图服务等领域的路径规划与搜索问题。 A星（A*）算法是一种广泛应用的路径搜索方法，在图形搜索问题中尤其有效。它结合了最佳优先搜索与启发式搜索的优点。通过评估函数预测从当前节点到目标节点的成本，从而高效地找到最短路径。该评估函数通常包括两部分：g(n)表示起点至当前点的实际成本；h(n)则为估计的剩余距离。 A星算法的核心在于其能够保持最优性的同时避免盲目探索所有可能路线。主要步骤如下： 1. 开始时，初始化一个开放列表和关闭列表。开放列表用于存放待处理节点，并根据f(n)=g(n)+h(n)值排序；而关闭列表则记录已处理过的节点。 2. 将起点加入开放列表中，并设置其初始成本为零，同时计算目标与起始点之间的启发式估计（如曼哈顿距离或欧几里得距离）作为h值。 3. 每次从开放列表选择f(n)最小的节点进行处理。将其移至关闭列表并检查是否为目标节点；如果未达到，则继续处理其邻居。 4. 对于每个当前节点的邻居m，计算新路径的成本，并根据特定规则更新或添加到开放列表中（包括更新g值和设置父节点）。 5. 如果开放列表为空且没有找到目标，说明不存在通路。 A星算法的效果很大程度上取决于启发式函数的选择。理想情况下，该函数应无偏差且尽可能准确。常见的启发式方法有曼哈顿距离、欧几里得距离等。 实际应用中，如游戏AI寻路和机器人导航等领域广泛使用了A*搜索技术。它能够减少不必要的探索从而提高效率，但同时也需要预先计算并存储大量的信息以支持算法运行，在大规模问题上可能会消耗较多内存资源。 总的来说，A星是一种高效的路径查找方法，通过结合实际成本与启发式估计来找到最优解，并且在保证结果的同时有效减少了搜索范围。选择合适的启发函数对于优化性能至关重要。