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MATLAB中的RRT算法

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简介：
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。

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  • MATLAB中的RRT算法
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    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。
     
  • MATLAB中的RRT、RRT*、RRT*FN算法_运动与路径规划(rrt, rrt星)
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    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。
     
  • RRT_Toolbox：基于MATLAB的RRT、RRT*和RRT*FN算法
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    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
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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。
     
  • Matlab R2021b中RRT算法的三维实现
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    本研究在MATLAB R2021b环境中实现了RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）算法的三维空间应用，探索了其路径规划能力。 RRT（快速探索随机树）算法是一种用于解决机器人路径规划问题的搜索方法。它通过在机器人的工作空间内进行随机采样来寻找从起点到终点的有效路径。 ### 1. 算法背景 机器人路径规划是机器人技术的关键部分，要求机器人能够在避开障碍物的情况下，由初始位置移动至目标位置。由于其简单性、效率以及适应复杂环境的能力，RRT算法被广泛采用。 ### 2. 算法原理 RRT算法通过随机采样和局部规划逐步构建从起点到终点的路径： #### a. 随机采样 在工作空间中随机选取一个点作为潜在节点加入树结构中。 #### b. 局部规划 对于每一个新添加的点，计算其与当前树中最接近的已知点之间的连接。如果这条连接是可行且不与其他障碍物碰撞，则将该新点纳入路径。 #### c. 逐步构建 重复上述随机采样和局部规划步骤，直至从起点到终点形成完整路径。 ### 3. 算法流程 RRT算法的具体操作如下： 1. **初始化**：选定一个起始位置作为树的根节点。 2. **执行循环** - 在工作空间中选择一个新的随机点； - 寻找当前树中最接近该随机点的位置，并尝试将两者连接起来，如果此路径是可行且安全，则添加新节点至树上； 3. **终止条件**：当算法找到一条从起始位置到达目标位置的完整路径时停止。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的RRT算法实现
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    本项目旨在利用MATLAB软件平台实现快速随机树（RRT）算法，并进行仿真验证其路径规划的有效性和效率。 自己编写了一段用于实现移动机器人路径规划的RRT算法的MATLAB代码。
     
  • MATLAB中的RRT和RRT*算法：路径规划的基本步骤及实现方法
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    本文介绍了在MATLAB环境中实现RRT（快速扩展随机树）及其改进版RRT*算法的基础步骤与技术细节，探讨了这两种算法在路径规划问题中的应用。 在MATLAB环境中使用RRT（快速扩展随机树）与RRT*算法进行路径规划的基本步骤如下： 1. 以起点作为初始节点开始构建搜索树； 2. 在机器人的工作空间中随机选取一个点； 3. 找到当前已生成的最近邻节点，记为A； 4. 若从A向所选随机点方向扩展不会遇到障碍，则将新生成的枝丫和端点添加至搜索树，并重复步骤2。 RRT*算法在此基础上进一步优化了路径的质量。
     
  • 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。
     
  • 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。