【路径规划】RRT(Rapidly-exploring Random Trees)算法
文章目录
- 参考
- 仿真结果
- RRT算法
- RRT-connect
- RRT-star
- RRT-star-FN
- Informed RRT-star
- 问题
参考
RRT(Rapidly-exploring Random Trees) 快速探索随机树
从零开始的OMPL库算法学习（2）RRT-connect算法
来用C++写一个RRT算法求自主规划的最短路径
RRT、RRTconnect和RRTstar路径规划简易matlab代码
路径规划算法：RRT，RRT*，B-RRT*算法 - 附代码
RRT、RRTConnect、RRT*——Matlab算法
RRT路径规划算法
RRT、RRTConnect、RRT*——Matlab算法
运动规划RRT*算法图解
对Rapidly-exploring Random Trees(RRT)路径规划方法的理解
渐进最优快速随机搜索树（RRT star)
ROS RRT RRTstar的实现
机器人是如何规划路径的？动画演示一下吧
wiki
仿真结果
RRT算法
- 但是当出现“狭长隧道”时会出现规划不成功的问题，因此传统算法有优化的空间
RRT-connect
在相同的地图里比较RRT可以发现，RRT-connect更贪婪，浪费时间更少。
在复杂通道的地图中。
RRT-star
直接求出概率完备且最优的路径出来。
CMU卡内基梅隆大学机器人规划与决策课程课件 共185页，提取码：yh41
迭代次数小
迭代次数高，接近最优轨迹
但是需要优化的是运算速度！
RRT-star-FN
Informed RRT-star
问题
- 可以看出规划出的路线并不“平滑”，如何将路径平滑呢？是不是应该使用样条曲线进行平滑处理呢？平滑处理后的路径点如何保证不发生碰撞呢？
- 样条曲线
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