RRT*算法介绍

最新推荐文章于 2025-10-14 20:42:22 发布
转载 最新推荐文章于 2025-10-14 20:42:22 发布 · 2.5k 阅读 · 9 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/51087819 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43795921/article/details/88557317 https://blog.youkuaiyun.com/yuxuan20062007/article/details/88843690

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43795921/article/details/88557317
https://blog.youkuaiyun.com/yuxuan20062007/article/details/88843690
https://zhuanlan.zhihu.com/p/51087819（最详细的）

OLAFM
关注
路径搜索算法——RRT*算法
swaggytiger的博客
07-10 2793
RRT算法是RRT算法的优化版本，通过引入路径优化机制实现渐进最优性。该算法在高维空间和复杂环境中表现优异，主要步骤包括随机采样、树扩展和邻近节点重新连接。相比RRT，RRT能够不断优化路径质量，但计算复杂度更高。Python实现展示了其核心逻辑：随机采样扩展树节点，检查碰撞，选择最优父节点，并通过重新连接优化路径。算法适用于机器人导航等场景，但需平衡计算效率与路径质量。
RRT* 算法研究（附 MATLAB 和 Python 实现）
Solititude的博客
06-30 1万+
简要介绍 RRT* 算法的原理，并给出 MATLAB 和 Python 两种语言的实现
RRT* RRT star RRT 星路径规划算法的matlab 简单代码，该代码可设定迭代次数，最后有生成树状图
02-07
一个RRT*（RRT star）（不是基本RRT）路径规划算法的matlab m file小程序，以三维状态空间为例，简单易懂，可直接运行
RRT与RRT*：路径规划算法详解
最新发布
weixin_65198494的博客
10-14 2157
RRT和RRT是两种基于采样的路径规划算法。RRT通过随机采样快速探索空间，构建树状路径网络，适合快速找到可行路径但不保证最优。RRT在RRT基础上增加了邻域搜索和路径重连优化步骤，通过动态调整节点连接关系，逐步优化路径使其趋近最优解。两种算法都适用于高维复杂环境，RRT侧重快速性，RRT*在保证可行性的同时追求最优性，计算量相对更大。相关优化策略包括目标偏置采样和自适应邻域半径等。
RRT*算法
reason的博客
07-17 6125
简介 RRT* 和RRTconnect一样，是对RRT算法的优化。RRT算法的一个问题在于，它只是找到了可行的路径，不能保证路径是相对优化的。RRT*算法在每次迭代后，都会在局部更新搜索树，以优化路径。 它多了两个过程，为： 1.重新为 Xnew 选择父节点的过程， 即re-choose parent过程。 2.重布线随机树的过程，rewire过程。 RRT*重选父节点过程 在新产生的节点 Xnew 附近以定义的半径范围内寻找“近邻”，作为替换Xnew 父节点的备选。依次计算“近邻”节点到起点的.
rrt* 算法
qq_54644501的博客
04-21 2286
rrt* 算法的matlab实现
精选资源
kinodynamic RRT* 算法的matlab实现
05-12
而 Kinodynamic RRT*（动态动力学RRT*）则是RRT算法的一种增强版本，它考虑了机器人的动力学约束，使得规划出的路径不仅考虑几何可行性，还兼顾到动力学可行性。本文将深入探讨Kinodynamic RRT*算法，并以MATLAB为...
精选资源
MATLAB的 RRT、RRT*、RRT*FN算法_运动规划 rrt 路径规划 rrt星
06-06
RRT、RRT* 和 RRT*FN 算法的 MATLAB 实现。 什么是 RRT、RRT* 和 RRT*FN RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）是一种基于采样的算法，用于解决路径规划问题。如果 RRT 的时间趋于无穷大，RRT 提供了可行的解决方案...
④Pybullet之Informed RRT*算法介绍及示例
qq_39640794的博客
06-04 799
Informed RRT* 是 RRT*（Rapidly-exploring Random Tree Star）算法的改进版本，属于 RRT 算法家族。RRT* 算法通过引入局部优化（枝剪机制）和全局最优路径搜索，解决了传统 RRT 算法路径质量不高的问题。然而，RRT* 在复杂环境中搜索效率较低，因此 Informed RRT*通过启发式信息（如椭圆区域采样）进一步优化了搜索效率。
深入解析Informed RRT*算法：内涵与详细代码注释,深入解析informed RRT*算法：一份详尽的代码注释指南,informed rrt*算法 内涵详细的代码注释 ,informed-r
02-18
Informed RRT*算法是一种用于机器人路径规划的高级采样方法，它是快速随机树搜索算法RRT的扩展。RRT*算法在寻找最优路径方面表现出色，但随着问题规模的增大，其效率可能会受到影响。为了解决这一问题，Informed RRT...
RRT算法
reason的博客
07-17 1万+
简介 RRT 算法（快速扩展随机树，rapidly exploring random tree）是一种随机性算法，它可以直接应用于非完整约束系统的规划，不需进行路径转换，所以它的算法复杂度较小，尤为适用于高维多自由度的系统。 缺点是得到的路径质量不是很好。 其思想是快速扩张一群像树一样的路径以探索（填充）空间的大部分区域，伺机找到可行的路径。 RRT 的基本步骤是： 　　1. 起点作为一颗种子，从它开始生长枝丫； 　　2. 在机器人的“构型”空间中，生成一个随机点X； 　　3. 在树上找到距离X最近的那
RRT 算法的实现RRT 算法的实现
07-23
RRT 算法的实现RRT 算法的实现RRT 算法的实现RRT 算法的实现RRT 算法的实现
RRT规划算法
02-10
基于快速扩展随机树（RRT / rapidly exploring random tree）的路径规划算法，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，能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题。
rrt算法：n维RRT，RRT *（RRT-Star）
01-29
rrt 基于rrt的算法的集合，可扩展到n维： rrt rrt *（rrt-star） rrt *（双向） rrt *（惯用的，延迟的缩短） rrt连接 利用避免了逐点碰撞检查和距离检查，从而提高了性能。 要求 （仅用于绘图） 用法 定义一个n维搜索空间，以及该空间内的n维障碍物。 在测试与目标的连通性之前，分配开始和目标位置以及迭代次数以扩展树，并指定最大总体迭代次数。 搜索空间 以以下形式为搜索空间分配边界： [(x_lower, x_upper), (y_lower, y_upper), ...] 开始和目标 由以下形式的元组表示的点： (x, y, ...) 障碍物 由以下形式的元组表示的与轴对齐的（超）矩形(x_lower, y_lower, ..., x_upper, y_upper, ...) 非轴对齐的（超）矩形或其他障碍物表示形式也应起作用，前提是已更新collision_free和obstacle_free以与新障碍物一起使用。 解析度 分配边的分辨率： q ：距要探测的现有顶点的距离。 r ：沿边缘采样以检查碰撞时用于边缘的离散长度。 较高的数字
RRT算法介绍
博客
04-11 3451
RRT算法介绍新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 Build_RRT(xstart, xfinish, K) T.start(xstart); for k = 1 to K do XrandRANDOM()
【自动驾驶】基于采样的路径规划算法——RRT*（含python实现 | c++实现）
weixin_42301220的博客
06-14 8088
RRT*算法是一种渐近最优算法，属于RRT算法的优化。 渐近最优的意思是随着迭代次数的增加，得出的路径是越来越优化的，因此要想得出相对满意的优化路径，需要一定的运算时间。 算法流程与RRT算法流程基本相同，不同之处主要在于两个地方： - 首先，重新为$x_{new}$选择父节点。 - 不同于RRT中直接选择$x_{nearest}$作为$x_{new}$的父节点，我们需要重新为$x_{new}$选择父节点，使得$x_{new}$到起点的cost能够最小。至于cost的定义，可以是路径的长度。
【规划】RRT*算法图解
热门推荐
笑扬轩逸的博客
03-27 6万+
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，之后随着采样点的增加，不断地进行优化直到找到目标点或者达到设定的最大循环次数。RRT*算法是渐进优化的，...
自动驾驶算法（四）：RRT*算法讲解与代码实现（基于采样的路径规划）
qq_41694024的博客
11-03 6631
自动驾驶算法（四）：RRT*算法讲解与代码实现（基于采样的路径规划）
【启发式算法】RRT算法详细介绍（Python）
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
06-16 4002
RRT（Rapidly-exploring Random Tree）快速扩展随机树是一种采样式路径规划算法，广泛应用于机器人运动规划、自动驾驶、无人机路径设计等领域。它特别适用于高维空间中的路径规划问题。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值