Bidirectional RRT / RRT Connect

最新推荐文章于 2025-02-12 14:39:27 发布
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分类专栏： ROS与SLAM学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hankerbit/article/details/81455815
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Bidirectional RRT / RRT Connect

　　基本的RRT每次搜索都只有从初始状态点生长的快速扩展随机树来搜索整个状态空间，如果从初始状态点和目标状态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。为此，基于双向扩展平衡的连结型双树RRT算法，即RRT_Connect算法被提出。

 详见 http://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/7210543.html

基于改进Informed-RRT*的路径规划算法
罗伯特技术屋
07-28 1016
针对Informed-RRT*算法在路径规划中存在盲目性、收敛速度慢和优化效率低等问题，提出了一种改进的Informed-RRT*算法。首先，寻找初始路径时引入双向贪婪搜索，加快了初始路径寻找速率；其次，在树的生长过程中引入自适应步长代替固定步长进行生长，使得算法面对不同环境都能找到较优路径；最后，用懒惰采样代替原本的随机采样，在对算法进行处理前删除没有作用的节点，减小了算法运行压力，也加速了算法收敛。实验结果表明，面对复杂环境，优化后的算法能够快速找到较优路径。
第3章 第1节-基于采样的路径规划-PRM&RRT及其优化
zheshui69163的博客
08-09 1072
深蓝
双向bidirectional RRT
05-21
从起始点和末端点同时搜索的RRT算法，可以快速有效找到避障路径，在复杂地图环境中任然有效。
bidirectional RRT_路径规划_三维障碍_RRT_RRT算法_RRT三维_源码
10-02
RRT基本算法仿真，基于三维环境仿真，可更改障碍区
【一看就会】路径规划算法【二】——RRT，RRT*
最新发布
weixin_48386130的博客
02-12 2364
这是路径搜索算法的第二篇，上一篇讲了广度优先，深度优先，Dijkstra、A*、D*，本篇讲述另外两种常见路径搜索算法：RRT，RRT*。本篇尽量用简单的文字描述，帮助大家理解RRT和RRT*的原理。除了上述的RRT之外，还有各种RRT的变种，包括双向RRT（RRT-Connect），加入启发函数的RRT（Informed-RRT）等等。
bidirectional RRT.zip
06-25
双树RRT算法，地图使用bmp文件，可以自己指定或者使用画图软件编写
RRT_Connect
07-11
RRT_Connect算法的matlab代码，二维平面路径规划。参考别人代码实现，代码有点小乱，不过能跑，欢迎多指教！matlab下之间运行RRT_Connect.m文件。
rrt_connect
qq_54644501的博客
04-22 1001
rrt_connect的matlab实现
RRT、RRT_Connect、RRT*
qq_14977553的博客
07-21 4422
RRT 节点包括：在地图上的坐标，父节点的指针，从起始点移动到该节点的代价值。 • 将地图坐标点处理为节点。 • 树上节点集合A。 • 开始节点S。 • 目标节点G。 • 随机节点R。 • 树上距离R最近的节点N。 • 搜索距离p。 1、将节点S加入树A中。 2、在地图上产生一个随机节点R。 3、找到A中距离R最近的节点N。 4、由N朝着R搜索p得到一个新的节点Q。 5、判断Q与G的距离是否小于一定阀值，若是则执行10。 6、判断Q是否为可行点，若是则将Q的父节点设置为N。 7、重复2-6。 10、得出路径
RRT、RRT_CONNECT、ARRT_CONNECT
HDHX_DHU的博客
02-28 2040
1.RRT 算法说明：先在空间中随机撒点，之后挑选树中距离qrand最近的点记为qnear之后，让qnear沿着qrand的方向移动一定距离，如果一定之后的距离直接就是qrand，直接把qrand加入树，如果一定距离之后没有达到qrand，就记为qnew加入树。 算法流程： 主函数： 初始化qinit节点（起点） 执行循环 { random_config函数，用来在空间中随机撒点，得到qrand EXTEND（T,qrand） } EXTEND(T...
RRT&RRT variants.rar_RRT_RRT *_amp_rrt&
07-15
5. Bi-RRT（Bidirectional RRT）：同时从起点和目标点构建两棵树，当两棵树相遇时，可以快速找到一条路径。 6. RRT Connect：在大型配置空间中，仅在起点和目标点之间构建树，减少了计算量。 这些RRT变种都在不同...
RRT路径规划算法概述
aobiao7853的博客
07-04 6696
本文主要记录本人之前调研过在三维复杂环境下的路径规划算法。 RRT快速随机搜索树 快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Trees，RRT)算法，是近十几年得到广泛发展与应用的基于采样的运动规划算法，它由美国爱荷华州立大学的Steven M. LaValle教授在1998 年提出。RRT 算法是一种在多维空间中有效率的规划方法。原始的RRT 算法是通过一个...
matlab-rrt-variants:RRT*、RRT-connect、lazy RRT 和 RRT extend 已针对具有可视化的 2d 和 3d c 空间实现-matlab开发
05-31
RRT*、RRT-connect、lazy RRT 和 RRT extend 已针对具有可视化的 2d 和 3d c 空间实现
RRT、RRT-Connect、LazyRRT、RRTextend、RRT*的2D和3D算法(Matlab)
11-23
基于RRT，通过对RRT-Connect、LazyRRT、RRTextend以及RRT*的2D和3D算法，在Matlab进行仿真，更有利于对算法的理解甚至后续的改进。
MotionPlaning（二）基于采样的路径规划——RRT&RRT*
weixin_50756716的博客
01-08 544
基于采样的路径规划学习记录——RRT＆RRT*
Bi-directional Recurrent Neural Network (BRNN)双向循环神经网络
qq_38343151的博客
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双向循环神经网络（BRNN）的基本思想是提出每一个训练序列向前和向后分别是两个循环神经网络（RNN），而且这两个都连接着一个输出层。这个结构提供给输出层输入序列中每一个点的完整的过去和未来的上下文信息。下图展示的是一个沿着时间展开的双向循环神经网络。六个独特的权值在每一个时步被重复的利用，六个权值分别对应：输入到向前和向后隐含层（w1, w3），隐含层到隐含层自己（w2, w5），向前和向后隐含层...
RRT-Connect算法
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前文回顾基于采样的路径规划算法——RRT（含python实现）基于随机采样的路径规划算法适用于高维度空间，它们以概率完备性(当时间接近无限时一定有解)来代替完备性，从而提高搜索效率。基于随机采样的路径规划算法又分为单查询算法(single-query path planning)以及渐近最优算法(asymptotically optimal path planning)，前者只要找到可行路径即可，侧重快速性，后者还会对找到的路径进行逐步优化，慢慢达到最优，侧重最优性。单查询方法包括概率路图算法(Probab
路径规划——RRT、RRT*、RRT-Connect算法说明
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RRT是一种快速的路径规划方法，通过随机采样不断扩展树，适用于复杂环境中的初步路径搜索。RRT* 是 RRT 的优化版本，强调寻找最优路径，在每次扩展时对路径进行修正和优化。通过双树结构加速路径找到过程，是效率更高的版本，尤其适用于目标点比较远的情况。
bidirectional rrt*
05-13
双向RRT*是一种基于快速探索树（RRT）的路径规划算法，它使用两个同时进行的RRT*算法来寻找起点和终点之间的最短路径。与单向RRT*相比，双向RRT*更加高效和准确。 在双向RRT*中，每个RRT*都构建一棵搜索树来表示其搜索空间。一棵树从起点开始，另一棵树从终点开始。两棵树在空间中相互增长，直到它们相遇，生成一条可行的路径。 双向RRT*的优点是它可以更快地找到路径，因为两个树都在往中间生长。此外，双向RRT*还可以避免在搜索空间中生成大量不必要的节点，从而使算法更加高效。 然而，双向RRT*的缺点是它可能会遇到瓶颈问题，即两棵树之间的通路可能非常狭窄或不存在。此时，算法可能会陷入局部最优解，从而影响路径的准确性。 总之，双向RRT*是一种效率高、精确性好的路径规划算法，适用于许多实际应用场景。
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