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RRTs: 学士学位项目中的RRT、RRT* 和知情RRT* 实现

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简介：
本研究探讨了在学士学位项目中实现RRT（快速扩展随机树）、RRT*及改进型算法知悉RRT*的方法，分析其性能和应用效果。 本段落涉及RRT（快速树形随机采样）、RRT*（改进的快速树形随机采样）以及知情RRT*算法的相关学士学位课程内容。Thesis_Images文件夹包含了所有在Photoshop中制作并用于研究的图像，这些图像是免费提供的。 配置该算法时使用了numpy、matplotlib和scipy库，并且是在Python语言环境中实现的。基线算法（包括RRT、RRT*以及知情RRT*）分别存储于Informed_RRT_Star.py, RRT_Star.py 和 RRT.py 文件中，而这些算法共享的功能则在其他文件里单独编写。 为了使用这些库，请确保安装了numpy版本1.11.3、matplotlib版本1.5.3和scipy版本1.1.0。所使用的Python版本为3.7.0。若要运行相关程序，只需执行RRT.py或RRT_Star.py或Informed_RRT_Star.py文件，并将迭代次数初始设置为1000次。 几秒钟后，matplotlib会展示相应的结果图示。

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  • RRTs: 学士学位项目中的RRT、RRT* 和知情RRT* 实现
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    本研究探讨了在学士学位项目中实现RRT（快速扩展随机树）、RRT*及改进型算法知悉RRT*的方法，分析其性能和应用效果。 本段落涉及RRT（快速树形随机采样）、RRT*（改进的快速树形随机采样）以及知情RRT*算法的相关学士学位课程内容。Thesis_Images文件夹包含了所有在Photoshop中制作并用于研究的图像，这些图像是免费提供的。 配置该算法时使用了numpy、matplotlib和scipy库，并且是在Python语言环境中实现的。基线算法（包括RRT、RRT*以及知情RRT*）分别存储于Informed_RRT_Star.py, RRT_Star.py 和 RRT.py 文件中，而这些算法共享的功能则在其他文件里单独编写。 为了使用这些库，请确保安装了numpy版本1.11.3、matplotlib版本1.5.3和scipy版本1.1.0。所使用的Python版本为3.7.0。若要运行相关程序，只需执行RRT.py或RRT_Star.py或Informed_RRT_Star.py文件，并将迭代次数初始设置为1000次。 几秒钟后，matplotlib会展示相应的结果图示。
     
  • Matlab-RRT-Varianten: RRT*, RRT-connect, lazy RRT und RRT-extend wurden für...
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    简介：本文探讨了Matlab中几种RRT变体（包括RRT*、RRT-connect、lazy RRT及RRT-extend）的应用，分析了它们在路径规划中的性能和特点。 RRT*、RRT-connect、lazy RRT 和 RRT extend 已在具有可视化功能的 2D 和 3D 空间中实现。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 网格图路径规划：运用RRT、RRT*和BIT*-MATLAB实现
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    本作品探讨了利用RRT、RRT*及BIT*-MATLAB算法进行网格图中的路径规划问题。通过理论分析与仿真实验，展示了不同算法在效率与性能上的差异。 这是一个与网格地图一起使用的路径规划器，尽管未来的版本将扩展到不同的地图样式。包含一个名为 map.mat 的地图，可用作示例。在执行路径规划之前，可以通过光标从地图中选择起点以及指定目标边界的角点。输出是包含地图、扩展路径规划树和最终路径的视觉效果。当前使用的路径规划器包括 RRT、RRT* 和 BIT*。
     
  • 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。
     
  • ROS中RRT算法的实现.zip
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  • 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。