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从零开始的OMPL库算法学习（4）RRT*算法简介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：重新为 Xnew 选择父节点的过程， 比起RRT多了一个rewire的过程。重布线随机树的过程...

从零开始的OMPL库算法学习（2）PRM算法简介PRM(Probabilistic Roadmaps) 是一种基于图搜索的方法，一共分为两个步骤：学习阶段， 查询阶段。它将连续空间转换成离散空间，再利用A*等搜索算法在路线图上寻找路径，以提高搜索效率。这种方法能用相对少的随机采样点来找到一个解，对多数问题而言，相对少的样本足以覆盖大部分可行的空间，并且找到路径的概率为1（随着采样数增加，P（找...

从零开始的OMPL库算法学习（2）RRT-connect算法简介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。其伪代码如图所示：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，以这个新的目标点作为第二棵树扩展的方向。同时第二棵树扩展的方式略有不同（1...

从零开始的OMPL库算法学习（1）RRT算法简介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 ...

从零开始的OMPL库算法学习记录（0）写在开头毕设要做基于moveit的零件抓取，现在进度卡在解决place_pose_orientation的倾斜问题，所以开始学习moveit下的ompl库。希望能坚持下去，并分享给大家。本学习记录只关注算法原理，不关注程序实现。OMPLompl（The Open Motion Planning Library）的全称是开源运动规划库，基于采样方法，包含...