局部RRT路径规划的Matlab代码-ENPM808X期中作业-InformedRRTStar：此仓库包括实现...

简介：
本仓库为ENPM808X课程中期作业，提供基于Matlab的局部RRT（Rapidly-exploring Random Tree）路径规划算法Informed RRT*的代码实现。 局部RRT路径规划的Matlab代码以及明智的RRT*算法-C++实现由于工作服更新当前存在问题，因此提供了关于如何提取code_coverage方法的部分说明及必要的覆盖率信息。 该存储库包含用于自主导航的Informed RRT*算法的C++实现。机器人吸尘器正在成为现代家庭中的一种常见设备，并且拥有巨大的市场潜力。其中一项关键技术是能够规划从给定起点到终点的有效路径，这对于清洁机器人的性能至关重要。本段落档描述的是为虚构组织ACMERobotics开发的一个虚构产品Xoomba设计的软件。 基于采样的算法通过构建配置空间中的路线图来表示可能的运动状态集合，并特别适用于高维配置空间的问题解决，因为它们在运行时间上不会像组合型算法那样随着维度增加而呈指数增长。快速探索随机树（RRT）是一种用于单次查询问题的技术，它从随机抽取的样本开始逐步扩展一棵树状结构，从而可以逐渐搜索到地图中的新区域。 最佳RRT*是原始RRT的一个改进版本，在渐近意义上能够在规划空间中找到最优解。而知情的RRT*进一步通过引入启发式方法提高了收敛速度，类似于A*算法对Dijkstra算法所做的改进一样。