Advertisement

基于双向RRT算法的三维空间避障路径规划MATLAB仿真，路径搜索效率较传统RRT提升一倍-源码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用MATLAB实现了一种改进的双向扩展快速树(RRT)算法，用于三维空间中的障碍物规避路径规划。相较于传统的单向RRT方法，该算法显著提高了路径搜索效率，达到了两倍的提速效果。项目包含完整的源代码和仿真测试结果。 基于双向RRT算法的3D空间避障路线规划matlab仿真显示，在搜索路径效率方面比传统的RRT提高了大约一倍。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于双向RRT算法的三维空间避障路径规划MATLAB仿真，路径搜索效率较传统RRT提升一倍-源码
    优质
    本项目采用MATLAB实现了一种改进的双向扩展快速树(RRT)算法，用于三维空间中的障碍物规避路径规划。相较于传统的单向RRT方法，该算法显著提高了路径搜索效率，达到了两倍的提速效果。项目包含完整的源代码和仿真测试结果。 基于双向RRT算法的3D空间避障路线规划matlab仿真显示，在搜索路径效率方面比传统的RRT提高了大约一倍。
     
  • 基于双向RRT算法的3D空间避障路径规划MATLAB仿真，路径搜索效率提升一倍+附带代码操作演示视频
    优质
    本文提出了一种基于双向RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法的三维空间障碍物规避路径规划方法，并通过MATLAB进行仿真验证。实验结果显示，该算法使路径搜索效率显著提高了一倍以上，并附有代码操作演示视频以供学习参考。 基于双向RRT算法的3D空间避障路线规划matlab仿真能够显著提高路径搜索效率，相比传统的RRT方法提升了大约一倍。为了便于操作，请使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，并运行工程内的Runme.m文件而非直接运行子函数文件。请注意，在执行程序时要确保当前工作目录设置为该工程所在的路径（在matlab左侧的当前文件夹窗口中查看）。具体的操作步骤可以参考提供的操作演示视频，按照视频中的指导完成相关操作。
     
  • 三维RRT避障路径规划算法
    优质
    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。
     
  • 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
     
  • 基于Matlab的双向RRT路径搜索算法代码
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 【路径规划】利用RRT算法的避障路径规划Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供基于RRT（快速扩展随机树）算法实现的避障路径规划Matlab代码，适用于机器人和自动驾驶等领域中的路径规划问题研究与应用开发。 基于RRT算法的避障路径规划matlab代码提供了一种有效的方法来解决复杂的路径规划问题，在机器人导航等领域有广泛的应用价值。此代码实现了快速树（Rapidly-exploring Random Tree，简称RRT）算法的核心思想，能够帮助用户在存在障碍物的环境中为移动对象找到一条从起点到终点的有效路径。
     
  • 基于双向RRT的三维障碍路径规划及源码分析
    优质
    本项目探讨了利用双向Rapidly-Exploring Random Tree (RRT)算法进行复杂环境下的三维空间障碍物路径规划，并深入分析其源代码，以优化机器人或自动化系统在多维空间中的导航性能。 RRT基本算法的三维环境仿真模拟，可以调整障碍区域。