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该文件包含一个基于Dubins-RRT算法的MATLAB实现。

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简介：
该压缩包“Algorithm-Dubins-RRT-for-MATLAB.zip”包含一个基于Dubins曲线的RRT（快速探索随机树）算法，并为MATLAB平台进行了优化，主要用于在MATLAB环境中进行精确的碰撞检测。该算法本质上是一套精心设计的程序规则，旨在帮助计算机程序以高效且全面的方式完成预定的任务。

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  • 基于MATLAB的RRT算法实现
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    本项目旨在利用MATLAB软件平台实现快速随机树（RRT）算法，并进行仿真验证其路径规划的有效性和效率。 自己编写了一段用于实现移动机器人路径规划的RRT算法的MATLAB代码。
     
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    本研究利用MATLAB平台实现了kinodynamic RRT*算法，优化了机器人路径规划问题，提高了运动效率和灵活性。 kinodynamic RRT*算法的Matlab实现。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Dubins-RRT-Algorithm-for-MATLAB.zip
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    这是一个在MATLAB环境下实现的Dubins RRT算法的代码包。该算法结合了Dubins路径规划和RRT（快速树）技术，适用于机器人路径规划中的非 holonomic（非核定的）车辆模型。代码能够有效处理避障问题，并寻找从起点到终点的最优路径。 Algorithm-Dubins-RRT-for-MATLAB.zip 包含基于 Dubins 曲线的 RRT（快速探索随机树）算法，并在 MATLAB 中进行碰撞检测。该算法为计算机程序高效、彻底地完成任务而创建，是一组详细的准则。
     
  • 基于MATLAB的一个零水印算法实现
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    本研究提出并实现了一个新颖的零水印算法，使用MATLAB进行设计与验证。该算法旨在提供一种高效、安全的数据保护方案，特别适用于敏感信息的版权保护和完整性校验。通过将原始数据特征嵌入到不可见的水印中，实现了在不改变原内容的情况下对其进行有效保护的能力。 该算法实现了零水印技术，对宿主图像没有任何破坏，并且提取效果非常好。
     
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    该GitHub仓库提供了用于路径规划的RRT和RRT*等采样算法的MATLAB实现，适用于ENPM661课程作业。包含改进型Informed RRT*代码，优化搜索效率。 ENPM661-Informed-RRT-Star存储库包含基于采样的算法RRT、RRT*和Informed RRT*的MATLAB代码。该项目是马里兰大学2018年春季学期ENPM661自主机器人规划课程的一部分，涵盖了RRT算法、RRT*算法以及知情RRT*算法的内容。
     
  • Matlab-Dubins：在 Matlab 中实现的 Dubins 路径-Matlab 开发
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    Matlab-Dubins 是一个用于 MATLAB 的工具包，旨在计算和绘制Dubins路径，适用于机器人运动规划中的最短路径问题。该开发项目为研究人员与工程师提供了一个便捷平台，以实现和测试各种导航算法。 构造函数Dubins(航点数组[xy],dubinsRadius,softingPoint) 结果 数组 更大的 softingPoint 使 dubins 圈更柔和，但需要更多的计算。 结果可以在 Dubins.result [array of ] 中访问。 例子： 航点 = [1 1 ; 4 3 ; 8 7]; 半径= 1; dubins = Dubins(航点，半径，10); 结果 = dubins.result;
     
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    本文章介绍了RRT（快速扩展随机树）算法的基本原理和实现方法，并提供了具体的应用场景示例。适合对路径规划感兴趣的读者阅读。 RRT算法的实现 RRT（快速随机树）算法是一种用于解决高维配置空间中的路径规划问题的方法。它通过构建一棵从起始点开始扩展到目标区域附近的随机树，从而找到一条避开障碍物的有效路径。 在具体实现时，通常会遵循以下步骤： 1. 初始化：选择一个起点和终点，并初始化RRT树。 2. 扩展：根据一定的概率分布生成新的节点。然后，在这些新生成的点中寻找距离当前最近的一个点（即最近邻居），并找到从这个最近邻居到随机目标位置之间的可行路径，将其添加进RRT树中。 3. 检查终止条件：当扩展过程中遇到终点或达到预设的最大迭代次数时停止算法。此时可以尝试使用插值方法来计算最终的近似最短路径。 需要注意的是，在实际应用中还需要考虑如何处理碰撞检测、避免局部最小值等细节问题，以提高算法效率和鲁棒性。
     
  • Matlab R2021b中RRT算法的三维实现
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    本研究在MATLAB R2021b环境中实现了RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）算法的三维空间应用，探索了其路径规划能力。 RRT（快速探索随机树）算法是一种用于解决机器人路径规划问题的搜索方法。它通过在机器人的工作空间内进行随机采样来寻找从起点到终点的有效路径。 ### 1. 算法背景 机器人路径规划是机器人技术的关键部分，要求机器人能够在避开障碍物的情况下，由初始位置移动至目标位置。由于其简单性、效率以及适应复杂环境的能力，RRT算法被广泛采用。 ### 2. 算法原理 RRT算法通过随机采样和局部规划逐步构建从起点到终点的路径： #### a. 随机采样 在工作空间中随机选取一个点作为潜在节点加入树结构中。 #### b. 局部规划 对于每一个新添加的点，计算其与当前树中最接近的已知点之间的连接。如果这条连接是可行且不与其他障碍物碰撞，则将该新点纳入路径。 #### c. 逐步构建 重复上述随机采样和局部规划步骤，直至从起点到终点形成完整路径。 ### 3. 算法流程 RRT算法的具体操作如下： 1. **初始化**：选定一个起始位置作为树的根节点。 2. **执行循环** - 在工作空间中选择一个新的随机点； - 寻找当前树中最接近该随机点的位置，并尝试将两者连接起来，如果此路径是可行且安全，则添加新节点至树上； 3. **终止条件**：当算法找到一条从起始位置到达目标位置的完整路径时停止。