Advertisement

基于RRT算法的机器人路径规划Python实现代码RAR

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

简介：
本资源提供了一个基于RRT（快速扩展随机树）算法的机器人路径规划Python代码包。该代码能够帮助用户理解和实现高效、灵活的路径规划方法，适用于多种移动机器人的导航任务。包含示例和文档以辅助学习与应用。 1. 版本：MATLAB 2014a、2019a 和 2024a。 2. 提供的案例数据可以直接在 MATLAB 中运行程序。 3. 代码特点包括参数化编程，方便更改参数设置；代码结构清晰，并配有详细注释说明。 4. 主要适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业大学生课程设计、期末作业和毕业设计。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于RRT算法的机器人路径规划Python实现代码RAR
    优质
    本资源提供了一个基于RRT（快速扩展随机树）算法的机器人路径规划Python代码包。该代码能够帮助用户理解和实现高效、灵活的路径规划方法，适用于多种移动机器人的导航任务。包含示例和文档以辅助学习与应用。 1. 版本：MATLAB 2014a、2019a 和 2024a。 2. 提供的案例数据可以直接在 MATLAB 中运行程序。 3. 代码特点包括参数化编程，方便更改参数设置；代码结构清晰，并配有详细注释说明。 4. 主要适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业大学生课程设计、期末作业和毕业设计。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的移动机器人RRT*算法自主路径规划代码实现
    优质
    本项目利用MATLAB平台实现了移动机器人的RRT*（快速启发式搜索树）算法，以完成复杂环境下的最优路径自动规划。通过模拟仿真验证了该算法的有效性和高效性，在避障和路径优化方面表现突出。 RRTStar（快速探索随机树星）是一种路径规划算法，它是RRT（快速探索随机树）的改进版本。RRTStar的主要特点在于它能够迅速找到初始路径，并随着采样点数量增加不断优化路径直至达到目标或最大迭代次数为止。该算法在三维空间中构建一棵随机树并逐步扩展边界以逼近目标点。通过采用启发式函数和重新布线策略，可以提高规划效率与路径质量。 具体来说，启发式函数用于估计当前节点到目标的距离，并指导树的生长方向；而重新布线则优化了树结构避免过早收敛于次优解，从而生成更为平滑的路线。此外，RRTStar算法是渐进式的，在更多迭代中逐步提高路径质量，但无法在有限时间内保证找到最优路径。 因此，这种算法特别适用于无人机三维路径规划问题，能够快速地产生可行且避障效果良好的路径方案。总之，通过引入启发式函数和重新布线策略，RRTStar显著提升了路径规划的效率与品质，是一种非常有效的解决方案。
     
  • 基于RRT算法的路径规划-Matlab代码
    优质
    本项目采用Matlab实现快速随机树(RRT)算法进行路径规划，适用于机器人在复杂环境中寻找从起点到终点的有效路径。 采用RRT算法进行两点间的避障路径规划，包括随机树生长和路径生成两部分。此外，还加入了生成gif的代码，以便更好地展示结果。
     
  • 基于A*算法的机器人路径规划MATLAB实现代码
    优质
    本项目提供了一种基于A*算法的机器人路径规划的MATLAB实现方案，适用于自主移动机器人的最短路径搜索。通过优化参数，可有效提高路径规划效率和准确性。 基于A*算法的机器人路径规划MATLAB实现程序源代码，支持用户自由选择地图及起始终止点。该资源包含以下文件： - Maps（存放不同地图数据） - a_star.m（主函数，执行A*搜索算法进行路径规划） - checkPath.m（检查生成路径是否有效） - feasiblePoint.m（判断某位置是否可行作为下一步） - heuristic.m（计算启发式估值函数值） - historic.m（记录历史节点信息） README.md文件提供了安装说明和使用指南。
     
  • 基于Batched Informed RRT*的路径规划算法（Python语言实现）
    优质
    本研究提出了一种改进的路径规划算法——Batched Informed RRT*，并使用Python语言进行实现。该方法在复杂环境中展现出高效的路径搜索能力。 Batched Informed RRT*是一种高效的路径规划算法，它基于Rapidly-exploring Random Trees（RRT*）并利用批处理技术进一步提升了性能。该算法的核心原理是在搜索过程中使用启发式信息引导树的生长，以更快地找到最优路径。 在机器人导航中，Batched Informed RRT算法的应用非常广泛。通过这一方法，机器人可以在复杂的环境中快速找到一条避开障碍物、适应动态变化环境的最佳路线。此外，这种技术还可以应用于自动驾驶和无人机飞行路径规划等领域。 总的来说，Batched Informed RRT*结合了RRT的高效搜索特性和批处理技术的优点，提供了一种高效的路径规划方案，在各种应用场景中都能够迅速寻找到最优路径，并且具有很好的适应性与鲁棒性。
     
  • 基于闭合循环RRT*的路径规划算法（Python实现）
    优质
    本研究提出了一种改进型RRT*算法，采用闭合循环机制优化路径规划过程，并通过Python语言实现了该算法。 基于闭环RRT的路径规划算法是一种高效的解决方案，它融合了快速探索随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）的优点。该方法的核心在于通过随机采样与构建树结构来搜索可行路径，并利用迭代优化提升路径质量。 在闭环RRT中，首先生成包含起点和终点的随机样本树结构。接着不断扩展这个树结构，将新节点连接到现有节点上，直到找到一条从起始点到达目标点的有效路线。相较于传统RRT算法，在每次新增节点时考虑目标位置是该方法的独特之处，从而能更快地发现最优路径。 这种技术的应用范围非常广泛。例如，在机器人导航中，闭环RRT*能够帮助机器人在复杂的环境中寻找最短且安全的行进路径；此外，在自动驾驶领域里，它同样可以用来规划绕过障碍物的最佳路线，增强驾驶的安全性和效率。
     
  • 局部RRT路径规划的Matlab代码- motion_planning: 机器人路径规划、映射与探索算法
    优质
    这段代码是用于实现局部随机树(RRT)路径规划算法的MATLAB程序，适用于机器人在复杂环境中的路径规划、地图构建和自主探索。 局部RRT路径规划的MATLAB代码主要用于运动计划。在Python环境下，则有多种路径规划算法的相关代码供参考。以下是几个例子： 为了更好地理解人工势能场（APF）算法，您可以运行jupyter-notebook中的相应文件。 快速探索随机树（RRT）算法用于路线图和路径构建： - 在二维环境中：可以查看`python_srcrrtsmain_rrt2D.py` - 而在三维环境里，则是`python_srcrrts3Drrt3D.py` 这些代码中，RRT节点及边缘通常以蓝色显示；从树中检索到的路径为绿色，而橙色曲线则代表了缩短后的轨迹。 此外，还有一种分层规划器（RRT + APF）的例子。在这种情况下，RRT作为全局路径构造器使用，并与APF结合用于局部轨迹创建。该算法不仅适用于单个自车车辆的情况，也能够处理多机器人系统的任务分配和协调问题。
     
  • 基于改进RRT算法的足球机器人路径规划方法
    优质
    本研究提出了一种改进的RRT（快速扩展随机树）算法，专门用于优化足球机器人的路径规划，提高其在动态环境中的自主决策能力和运动效率。 为了解决足球机器人在使用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划过程中存在的高随机性问题，本段落提出了一种引入目标引力函数的改进型RRT路径规划方法。通过这一创新，在保持原有RRT框架的同时，该算法能够有效避免随机树向非目标方向生长，并且提升了足球机器人在执行路径规划任务时确定性和效率。实验结果表明，这种改良后的算法不仅能够在复杂环境中找到最优路径，而且显著加快了路径的生成速度。