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2024年8月9日 #

摘要: RRT*算法 RRT*算法是RRT算法的改进版本,最大的优化在于父节点的重新选择rewrite和重布线random relink,同时引入代价函数,对路径进行多次迭代,得到渐近最优解。 伪代码 实例 设现在已经有一棵随机树 \(\Gamma\) ,并且已经生成好了\(x_{new}\) 以\(x_{ 阅读全文
posted @ 2024-08-09 19:43 Xyl-6 阅读(53) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2024年8月7日 #

摘要: 引言 记录一下这段时间了解到的路径规划算法,并进行代码的实现 目前主流的路径规划算法可以分为: 基于采样,如RRT、RRT*、PRM 基于节点,如Dijistra、A、D 基于数学模型,如MILP、NLP 基于生物启发式,如NN、GN 多融合,如PRM-Nodebased Dijistra algo 阅读全文
posted @ 2024-08-07 15:17 Xyl-6 阅读(177) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2024年8月4日 #

摘要: Rapidly exploring random tree (RRT/快速拓展随机树) 优势 通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模,能够有效解决高维空间和复杂约束条件下的路径求解问题。 核心思想 通过随机采样,在自由空间中快速构建一个树形结构,以探索可能的路径。在每次迭代中,算法 阅读全文
posted @ 2024-08-04 13:37 Xyl-6 阅读(89) 评论(0) 推荐(0) 编辑