摘要：
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摘要：
尽管RRT算法是一个相对高效率，同时可以较好的处理带有非完整约束的路径规划问题的算法，并且在很多方面有很大的优势，但是RRT算法并不能保证所得出的可行路径是相对优化的。因此许多关于RRT算法的改进也致力于解决路径优化的问题，RRT*算法就是其中一个。RRT*算法的主要特征是能快速的找出初始路径，之后 阅读全文
摘要：
RRT-connect算法是基于RRT算法的一种算法，它从起始点和终点同时生长两棵快速扩展随机树来搜索状态空间，效率会更高。 该算法与原始RRT相比，在目标点区域建立第二棵树进行扩展。每一次迭代中，开始步骤与原始的RRT算法一样，都是采样随机点然后进行扩展。然后扩展完第一棵树的新节点 后，以这个新的 阅读全文
摘要：
可以用于寻找距离某点最近的点 详细解释 详细解释及C++实现 详细解释及Python实现 详细解释及Python实现 详细解释及Python实现 KNN和KdTree Python实现 阅读全文
摘要：
0, 设置预瞄距离 1，从期望轨迹中找预瞄点B，方法是从期望轨迹上找距离A点等于预瞄距离L的点。 2，A点与B点坐标可能都是基于某个全局坐标系，所以需要将B点坐标从全局坐标系转换至车辆坐标系上 3，计算转弯半径(参考) 4，计算转向角(参考) 以及控制参数(参考) 纯追踪控制器其实是一个横向转角的P 阅读全文
摘要：
RRT特点 传统的路径规划算法有人工势场法、模糊规则法、遗传算法、神经网络、模拟退火算法、蚁群优化算法等。但这些方法都需要在一个确定的空间内对障碍物进行建模，计算复杂度与机器人自由度呈指数关系，不适合解决多自由度机器人在复杂环境中的规划。基于快速扩展随机树（RRT / rapidly explori 阅读全文
摘要：
算法流程: 1在地图中随机采点(采样数量需设定)，并去除落在障碍物中的点 2 连接每个点的邻域(大小需设定)中的所有点，并进行碰撞检测，保留无碰撞连线 3采用A*算法对获得的图进行搜索，获得最优路径(相对于步骤2中的图)。 详细解释及python实现 matlab详解 基于采样的路径搜索算法及pyt 阅读全文