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基于RRT-Star的三维路径规划算法Matlab仿真及仿真视频

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简介:
本项目开发了一种基于RRT-Star算法的高效三维路径规划方法,并利用MATLAB进行了详尽的仿真测试。同时,生成了直观展示算法效果的仿真视频。 版本:MATLAB 2021a 录制了基于RRT-Star的三维路线规划算法仿真操作录像,可以跟随录像进行操作以获得仿真结果。 领域:RRT-Star 内容包括基于RRT-Star的三维路线规划算法的MATLAB仿真及配套的操作演示视频。 适合人群:本科、硕士等科研教学和学习使用。

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  • RRT-StarMatlab仿仿
    优质
    本项目开发了一种基于RRT-Star算法的高效三维路径规划方法,并利用MATLAB进行了详尽的仿真测试。同时,生成了直观展示算法效果的仿真视频。 版本:MATLAB 2021a 录制了基于RRT-Star的三维路线规划算法仿真操作录像,可以跟随录像进行操作以获得仿真结果。 领域:RRT-Star 内容包括基于RRT-Star的三维路线规划算法的MATLAB仿真及配套的操作演示视频。 适合人群:本科、硕士等科研教学和学习使用。
  • MATLAB仿
    优质
    本研究采用MATLAB平台,开发了一种高效的三维路径规划算法,并通过仿真实验验证了其在复杂环境下的有效性和优越性。 在MATLAB环境中使用RRT(快速随机树)、A*(A星)以及ACO(蚁群优化)算法,在三维栅格地图上实现无人机的路径规划,并通过贝塞尔曲线进行路径平滑处理,最后对这三种算法的效果进行了对比分析。具体实现效果可以参考相关文献或博客文章。
  • RRTMatlab仿源码.zip
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    本资源提供了一个基于快速扩展随机树(RRT)算法实现的路径规划Matlab仿真代码,适用于机器人技术、自动驾驶等领域研究。 基于RRT算法实现路径规划的Matlab仿真源码已获导师指导并通过了97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业项目。该资源下载后可以直接使用,无需进行任何改动,并且确保可以正常运行。这个项目完整无缺,能够满足相关学术要求和实践需求。
  • RRT平面避障Matlab仿代码演示
    优质
    本视频详细讲解并展示了在二维平面上利用RRT(快速扩展随机树)算法进行避障路径规划的MATLAB仿真过程,并提供完整代码供学习参考。 基于RRT算法的二维平面避障路线规划matlab仿真可以替换不同地图进行测试,并包含代码操作演示视频。运行注意事项:请使用Matlab 2021a或更高版本,运行文件夹内的Runme.m文件,不要直接运行子函数文件;在运行时,请确保Matlab左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频进行学习和模仿。
  • MATLAB仿PUMA560机械臂RRT
    优质
    本研究利用MATLAB仿真平台,针对PUMA560机器人进行快速随机树(RRT)路径规划算法的应用与优化,探索其在复杂环境中的高效导航能力。 【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源,毕业设计等各种技术项目的源码。包括C++、Java、Python、web(如HTML/CSS/JavaScript)、C#和EDA等项目的源码。 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的初学者或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业或工程实训的参考,同时也适合初期项目立项时使用。 【附加价值】:这些项目具有较高的学习借鉴价值,可以直接拿来修改和复刻。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说,在此基础上进行修改和扩展以实现其他功能是完全可能的。 【沟通交流】:在使用过程中遇到任何问题都可以随时提出,我们会及时解答并提供帮助。欢迎下载和使用这些资源,并鼓励大家互相学习、共同进步。
  • MATLAB仿PUMA560机械臂RRT.zip
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB实现的快速树(RRT)算法,用于进行PUMA560机器人手臂的有效路径规划。包含详细的代码和仿真案例,适用于研究与教学。 基于MATLAB仿真的Puma560机械臂RRT路径规划算法研究
  • MATLAB仿PUMA560机械臂RRT.zip
    优质
    该资源提供了一种基于MATLAB仿真环境下的PUMA560机器人手臂快速随机树(RRT)路径规划算法,适用于机器人学研究与教学。 MATLAB仿真是一种利用MATLAB软件进行的数值计算和模拟实验的技术,在工程设计、科学实验、数据分析以及经济领域有着广泛的应用。由美国MathWorks公司开发的MATLAB是一款强大的商业数学工具,适用于数值分析、图像处理及信号处理等领域。 在工程技术方面,工程师们使用MATLAB来进行系统的设计与性能评估等任务。他们可以利用该软件进行控制系统设计、信号处理和通信系统的研发等工作,并通过仿真功能预测并优化产品的性能,在产品制造前提升其质量和可靠性。例如,Simulink模块库提供了丰富的工具来创建和管理复杂的动态模型。 在科学研究领域,MATLAB同样扮演着重要角色,支持科学家们开展数学建模、专业模型模拟以及复杂数值计算等工作。无论是物理学还是化学等学科的研究者都能够利用该软件进行数据分析及图像处理工作,以提高实验的精确度与效率。 经济分析也是MATLAB仿真的一个重要应用场景。经济学家可以使用它来进行数据评估和预测未来趋势的工作,并为政策制定提供支持依据。 此外,在商业领域中,金融行业、市场营销以及制造业也能从MATLAB仿真技术中受益匪浅。例如在金融市场里利用该软件进行风险管理和投资决策;而在制造行业中,则用于质量控制及生产计划等方面的应用。 综上所述,为了更好地掌握并应用MATLAB仿真技术,用户需要具备一定的数学和编程基础,并且熟悉相关领域的背景知识与应用场景。选择合适的工具箱以及不断学习更新专业知识也是提高使用效果的关键要素。
  • MatlabRRTRRT-Connect、LazyRRT、RRTextend、RRT*二
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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。
  • MATLABA*仿
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    本研究运用MATLAB平台实现A*算法的路径规划仿真,旨在优化搜索效率与路径长度,适用于复杂环境下的机器人导航和自动驾驶系统。 A* 路径规划算法的MATLAB仿真研究
  • RRT3D空间避障Matlab仿代码操作演示
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    本视频详细介绍了基于RRT算法进行3D空间避障路径规划的原理,并通过MATLAB进行了仿真展示和代码实操讲解。 基于RRT算法的3D空间避障路线规划Matlab仿真:使用Matlab 2021a或更高版本进行测试,运行文件夹内的Runme.m文件,不要直接运行子函数文件。在运行时,请确保Matlab左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体操作方法可以参考提供的操作录像视频中的步骤进行。