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双向RRT算法。

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简介：
利用起始点和终点同时进行的RRT算法，能够迅速且高效地确定出规避障碍物的路径，并且即使在复杂的地图环境中，其性能依然保持着显著的优势。

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  • 双向RRT算法
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    双向RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种路径规划方法，通过从起点和终点同时构建随机树来寻找最优路径，适用于解决复杂环境下的导航问题。 从起始点和末端点同时搜索的RRT算法能够快速有效地找到避障路径，在复杂地图环境中依然有效。
     
  • 基于Python的RRT及双向RRT算法实现.zip
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    本资源为基于Python语言实现快速随机树（RRT）及其双向版本的完整代码集，适用于路径规划和机器人学研究。 资源包含文件：设计报告word+源码RRT算法是一种纯粹的随机搜索算法，对环境类型不敏感。为了改进其在搜索空间中的盲目性以及节点拓展环节缺乏记忆性的缺点，并提高空间搜索速度，在原有的RRT算法基础上发展出了双向RRT算法。 双向RRT算法使用两棵树进行工作，采用了一种具有双向引导策略的方法，并且引入了贪婪策略来加速搜索过程并减少空白区域的无效搜索，从而节省时间。在生长方式上，其中一棵树以另一棵树最后生成的节点作为新的拓展方向。如果成功，则继续向该方向拓展直至无法再进一步扩展为止。 具体而言，在从终点开始扩展的一棵树中，当持续进行直到不能继续时可能会导致两棵树之间节点数量不平衡的情况发生。因此，在每次完成一次生长之后到下一次生长之前需要判断哪一棵树的节点数较少，并优先对其进行扩展以确保两者之间的节点数目尽量保持平衡。
     
  • RRT算法Matlab实现_双向RRT代码_RRT算法对比_路径规划_地图生成
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    本项目采用MATLAB实现经典的RRT和双向RRT算法，并进行性能对比分析；同时提供地图生成工具用于测试不同场景下的路径规划效果。 双向RRT算法能够生成随机地图，并通过带对比择优的双向RRT算法完成路径规划，在MATLAB环境下可以正确运行。
     
  • 基于双向RRT的路径规划算法实现.zip
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    本项目提供了一种改进的机器人路径规划方法，采用双向扩展的快速树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）算法，有效减少了搜索空间和计算时间。通过在仿真环境中验证，该算法能够高效、准确地完成复杂环境下的路径规划任务。 路径规划是机器人学与自动化领域中的关键问题之一，其目标是从起点到终点找到一条有效且安全的路线。在具有动态障碍物、地形限制或运动能力受限等复杂环境中，高效的路径规划算法尤为重要。双向Rapidly-exploring Random Trees (RRT) 是一种随机搜索方法，在解决这类问题方面表现出色。 与传统的单向RRT相比，双向RRT从起点和目标点同时开始构建两棵树，并尝试使这两树相交以加快寻找连接两点的路径的速度。具体来说： 1. **初始化**：在算法启动时，分别创建一个根节点于起点处及另一个根节点于终点处。 2. **随机扩展**：每个循环中，从当前任一树中的已知点选取一个，并在其附近生成新的随机样本点；如果该新样本与现有节点距离足够近，则将其加入对应的树内形成分支。 3. **邻居搜索**：在另一棵树上寻找最近的新添加的节点作为候选连接点。 4. **路径链接**：当两棵子树间存在接近且符合预设条件的距离时，便将它们相连并进一步扩展对方的树结构。 5. **重复步骤2-4**：持续执行上述过程直到两颗树相遇或达到预定迭代次数上限为止。 6. **优化路径**：一旦找到交点，则可通过额外算法如A*来改善最终生成路线的质量。 双向RRT的优势在于其能够更快地探索整个搜索空间，尤其是在起点与目标间障碍物较多的情况下。由于从两端同时进行搜索，两颗树的交汇往往避开了大部分障碍，因此所得路径通常比单向RRT更直接高效。 尽管如此，该算法仍存在一些挑战和局限性，比如随机生成过程可能导致局部最优解而非全局最优点；对于高维度或不确定环境中的应用效率可能降低。为应对这些问题可以采用增量式双向RRT、引入质量度量的双向RRT*等改进策略或者结合其他规划手段如Voronoi图或势场法。 在实际应用场景中，路径规划算法常常需要与传感器数据采集、地图构建（SLAM）以及避障机制结合起来使用以确保机器人能够在复杂环境中安全导航。通过学习和实践基于双向RRT的实现方法及其相关仿真结果或详细理论说明等内容，可以更好地掌握这一实用而强大的路径搜索工具。
     
  • 基于Matlab的双向RRT路径搜索算法代码
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    本代码实现了一种基于Matlab环境下的双向RRT（Rapidly-exploring Random Tree）路径规划算法，适用于复杂环境中寻找最优路径问题的研究与应用。 双向RRT路径搜索算法的Matlab代码可以用于高效地解决机器人在复杂环境中的路径规划问题。该方法通过从起点和终点同时生成随机树来加速搜索过程，并且能够有效避免传统单向RRT可能遇到的一些局部最优陷阱，提高探索效率与成功率。
     
  • 基于MATLAB实现的RRT算法、双向RRT算法、A*算法、PRM及模糊路径规划和遗传算法路径规划
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    本项目利用MATLAB平台实现了多种经典路径规划算法，包括RRT、双向RRT、A*、PRM以及结合模糊逻辑与遗传算法的优化方案。 基于MATLAB实现的RRT算法、双向RRT算法、A*算法、PRM以及模糊路径规划算法和遗传算法路径规划。
     
  • RRT算法、偏置RRT算法、平滑RRT算法.zip
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    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。
     
  • 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 #...
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    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。
     
  • RRT算法详解：N维RRT与RRT*（RRT-Star）
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    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-UR5: RRT算法在双臂机器人中的应用及MATLAB实现
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    本研究探讨了快速随机树(RRT)算法在双臂协作机器人UR5上的应用，并实现了基于MATLAB的模拟与控制。 RRT算法的改进应用于UR5双臂机器人，并利用MATLAB的Robotics Toolbox工具箱进行实现。