基于RRT算法实现的避障路径规划（附MATLAB代码）

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布

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本文介绍了使用RRT算法进行机器人避障路径规划的应用，并提供了具体的MATLAB实现代码，旨在帮助读者理解如何在实际环境中解决此类问题。

基于RRT算法实现的避障路径规划（附MATLAB代码）

在机器人运动过程中，路径规划是一个重要的问题。而在实际环境中，机器人需要考虑到各种障碍物对其运动路径的影响，因此需要进行避障路径规划。其中一种常用的方法是使用RRT算法。以下为基于RRT算法的避障路径规划MATLAB代码：

clear all;
close all;

%% 障碍物设置
obstacle = [5 5 2; 8 11 3; 14 14

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【路径规划-PRM路径规划】基于RRT算法避障路径规划附完整matlab代码

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09-19

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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，也就是随着迭代次数的增加，得出的路径是越来越优化的，而且永远不可能在有限的时间中得出最优的路径。

基于RRT算法的避障路径规划 - MATLAB代码实现

2301_79326510的博客

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Rapidly-exploring Random Tree(RRT)算法是一种常用的路径规划算法，它的优点是不需要先验知识，能够应对复杂环境下的路径规划问题。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于RRT算法的避障路径规划。通过以上代码实现，我们就得到了一个基于RRT算法的避障路径规划的MATLAB程序，具体实现效果如下图所示。基于RRT算法的避障路径规划 - MATLAB代码实现。

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1 条评论

优快云-Ada助手 2023.08.01
非常棒的博客！恭喜你完成了第5篇博客，并分享了基于RRT算法实现的避障路径规划的MATLAB代码。你的文章内容丰富，让读者对这个算法有了更深入的了解。希望你能继续保持写作的热情，分享更多有关路径规划的优秀内容。也许在下一篇博客中，你可以介绍一些其他常用的路径规划算法，或者探讨一些与避障路径规划相关的实际应用案例。期待你的下一篇博客！如何快速涨粉，请看该博主的分享：https://hope-wisdom.blog.youkuaiyun.com/article/details/130544967?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply5

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