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基于Matlab的RRT、RRT-Connect、LazyRRT、RRTextend、RRT*二维与三维路径规划算法

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简介：
本项目利用MATLAB实现并分析了多种RRT类路径规划算法（包括RRT、RRT-Connect、Lazy-RRT、RRT*-Extend及RRT*），针对二维和三维空间进行仿真测试，比较其性能差异。 基于RRT算法，通过对RRT-Connect、LazyRRT、RRTextend以及RRT*的2D和3D算法在Matlab进行仿真，有助于更好地理解这些算法并为进一步改进奠定基础。

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  • 基于Matlab的RRT、RRT-Connect、LazyRRT、RRTextend、RRT*二维与三维路径规划算法
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    本项目利用MATLAB实现并分析了多种RRT类路径规划算法（包括RRT、RRT-Connect、Lazy-RRT、RRT*-Extend及RRT*），针对二维和三维空间进行仿真测试，比较其性能差异。 基于RRT算法，通过对RRT-Connect、LazyRRT、RRTextend以及RRT*的2D和3D算法在Matlab进行仿真，有助于更好地理解这些算法并为进一步改进奠定基础。
     
  • 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。
     
  • 三维RRT避障路径规划算法
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    简介：本研究提出了一种基于三维RRT（Rapidly-exploring Random Tree）的避障路径规划算法，特别适用于复杂环境中的自主导航任务。该算法通过随机采样有效探索未知空间，并快速构建从起点到目标点的无障碍路径，显著提高了机器人在动态环境中实时避障的能力和效率。 在三维空间内创建一个峰面障碍物，并给定起始点和终止点的情况下，使用RRT搜索算法可以有效避开障碍物并找到一条可行的路线。
     
  • 【二维路径规划】基于RRT算法的避障路径规划Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一种利用RRT（快速扩展随机树）算法进行二维环境下的避障路径规划的MATLAB实现。通过随机采样和图搜索技术，有效地寻找从起点到目标点的无障碍路径，并提供了相应的仿真测试案例以验证算法的有效性。适合于机器人学、自动化及相关领域人员研究学习。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 【三维路径规划】利用RRT的三维路径规划Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供基于RRT（快速扩展随机树）算法实现的三维空间中路径规划的MATLAB代码。适用于机器人学、自动驾驶等领域，帮助解决复杂环境下的导航问题。 基于RRT实现的三维路径规划Matlab源码ZIP文件提供了一个有效的工具来探索和解决复杂的三维空间导航问题。该资源利用了快速扩展随机树（RRT）算法的优点，为机器人技术、自动化系统等领域中的应用提供了强大的解决方案支持。
     
  • 基于维RRT的避障路径规划算法.zip
    优质
    本研究提出了一种基于扩展势场理论的RRT（快速探索随机树）算法，用于优化机器人在复杂环境中的自主避障与路径规划能力。 维RRT避障路径规划算法.zip包含了关于多维环境下使用扩展的快速树(RRT)算法进行有效障碍物规避路径规划的相关研究与实现内容。文件中可能包括理论分析、实验结果以及代码示例等，旨在帮助研究人员和工程师更好地理解和应用该技术解决实际问题。
     
  • 基于维RRT的避障路径规划算法.zip
    优质
    本资源提供了一种新颖的机器人导航技术文档，采用基于势场的RRT（快速扩张随机树）方法进行障碍物规避和路径规划。适合于研究和开发需要高效、灵活路径解决方案的应用。 维RRT避障路径规划算法.zip
     
  • 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 #...
    优质
    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）
    优质
    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路径规划算法
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    RRT（Rapidly-exploring Random Tree）路径规划算法是一种高效的非确定性采样方法，适用于高维空间中寻找可行路径的问题。 RTT路径规划算法的Matlab版本是一种非常优秀的基于采样的路径规划方法。