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改进版快速随机搜索树(RRT)算法

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简介：
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。

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  • 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
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    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。
     
  • FMT星快速随机搜索树
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    FMT星快速随机搜索树是一种高效的路径规划算法，通过构建随机化的搜索树结构，能够迅速找到复杂环境下的最优或近似最优路径。 简单快速搜索随机树程序并使用Halton序列进行采点，在0-1范围内的路径规划实现可以参考IJRR期刊上斯坦福大学发表的论文中的详细伪代码描述。
     
  • 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。
     
  • 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)。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的快速扩展随机树RRT仿真代码.rar
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    本资源提供了一个基于MATLAB实现的快速扩展随机树（RRT）算法仿真程序。该程序可用于路径规划问题的研究与教学。 本段落介绍了对传统快速扩展随机数（RRT）算法在Matlab中的仿真实验。该实验旨在为读者提供一个最原始且简洁的实验环境，避免因过度改进而导致的理解误区。此程序允许用户自由定义栅格地图大小、障碍物的位置和数量，并可生成随机地图以验证个人算法的有效性。希望这能帮助更多人进行相关研究与学习。