【路径规划】基于生成对抗网络的采样器RRT路径规划附matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言：为什么传统路径规划需要 “智能采样”？

在自动驾驶、移动机器人、无人机导航等领域，“路径规划” 是核心技术 —— 它需要在复杂环境（如城市道路的行人车辆、仓库的货架障碍、室内的家具布局）中，快速找到一条 “无碰撞、短路径、易执行” 的路线。而经典的快速探索随机树（RRT）算法，虽因 “无需预处理、能处理高维空间” 成为常用方案，却存在致命短板：

• 采样盲目性：传统 RRT 通过 “完全随机采样” 生成节点，大量采样点落在障碍物区域或无用区域（如远离目标的空旷区），导致冗余节点多、路径收敛慢；

• 路径质量差：随机采样易生成 “曲折路径”，后续需额外优化（如剪枝），增加计算成本；

• 复杂环境适应性弱：在密集障碍物（如拥挤仓库）或动态环境（如突发行人）中，随机采样的有效率骤降，甚至难以找到可行路径。

而 **“生成对抗网络（GAN）采样器 + RRT”** 的组合，恰好解决了这些问题：GAN 通过学习环境特征，生成 “更懂环境” 的智能采样点（避开障碍、偏向目标方向），让 RRT 从 “盲目探索” 变为 “精准搜索”。本文将从原理到实践，拆解这项技术的核心逻辑。

二、核心原理：先搞懂 “RRT 基础” 与 “GAN 智能采样”

要理解 GAN-RRT，需先掌握两个关键模块的底层逻辑 —— 传统 RRT 的工作方式，以及 GAN 如何实现 “智能采样”。

（一）传统 RRT：“随机树生长” 的路径探索逻辑

RRT（Rapidly-exploring Random Tree）的核心是 “通过随机采样构建树状结构，逐步逼近目标点”，适用于未知或动态环境，基本流程如下：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

gnet  = GanNetworkBuilder.buildGenerator();

dnet1 = GanNetworkBuilder.buildDiscriminator1();

dnet2 = GanNetworkBuilder.buildDiscriminator2();              

[gnet, dnet1, dnet2] = trainGan(ds, gnet, dnet1, dnet2, numEpochs, miniBatchSize);

%% Create Image & Plot With Trained Network

load("GNet.mat");

n=3;

figure

for i=1:n

    map = im2single(ds.Map{i*11000});

    point = im2single(ds.Point{i*11000});

    noise = im2single(ds.Noise{i*18000});

    subplot(2, n, i ) %2*i - 1

    imshow(map)

    map = rescale(map, -1, 1);

    point = rescale(point, -1, 1);

    noise = rescale(noise, -1, 1);

    map = dlarray(map, "SSCB");

    point = dlarray(point, "SSCB");

    noise = dlarray(noise, "SSCB");

    if canUseGPU

        map = gpuArray(map);

        point = gpuArray(point);

🔗 参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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