B-RRT*(双向快速扩散星)

最新推荐文章于 2025-02-12 15:22:32 发布
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分类专栏： 路径规划 ROS RRT* 路径规划和决策规划
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31815513/article/details/88715125
版权
博客主要介绍了节点重选过程，包括重选父节点过程和重选子节点过程，还给出了测试结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 

 

 

 

重选父节点过程

 

重选子节点过程

 

测试结果

 

 

 

版权声明：本文为博主原创文章，转载注明来源。

 

 

 

【三维路径规划】基于RRT实现三维路径规划matlab源码
qq_59747472的博客
08-21 307
对RRT算法感兴趣，是因为我对它不仅在二维平面上适用，在高维空间也能使用而感到心动，最近比较忙，下周或者什么时候要要用代码亲自实现一下。 　路径规划都有哪些方法呢？比较流行的有：图搜索、势场法、RRT 等等。 　 　RRT（快速探索随机树） 是一种通用的方法，不管什么机器人类型、不管自由度是多少、不管约束有多复杂都能用。而且它的原理很简单，这是它在机器人领域流行的主要原因之一。不过它的缺点也很明显，它得到的路径一般质量都不是很好，例如可能包含棱角，不够光滑，通常也远离最优路径。 RRT 能在众多.
解锁规划算法：从原理到实践
最新发布
qq_46676829的博客
04-18 1649
在计算机科学和机器人学等众多前沿领域，规划算法都占据着举足轻重的地位，是推动技术进步与创新应用的核心力量。在计算机科学中，从操作系统的资源调度，到复杂的软件项目管理，规划算法无处不在。以操作系统的进程调度为例，它需要根据不同进程的优先级、运行时间等因素，合理安排 CPU 资源，确保各个进程高效运行，避免出现资源冲突和饥饿现象。在任务规划方面，如生产制造流程的安排、物流配送路线的规划，规划算法能够综合考虑成本、时间、资源限制等多方面因素，寻找最优解决方案，从而降低成本、提高效率。
路径规划算法：RRT，RRT*，B-RRT*算法 - 附代码
Jack旭的博客
10-12 7720
路径规划算法：RRT，RRT*，B-RRT*算法 - 附代码 原理部分请参见他人博客： RRT算法： https://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/7210543.html RRT*算法 https://blog.youkuaiyun.com/yuxuan20062007/article/details/88843690 B-RRT*算法 https://blog.youkuaiyun.com/qq_31815513/article/details/88715125 Matlab代码 1.RRT算法
双向RRT*轨迹规划
yzlsyl的博客
06-21 1023
双向RRT*，路径规划
【路径规划】基于拓展随机树RR算法的路径规划问题附Matlab代码
m0_57702748的博客
02-12 1263
路径规划作为机器人学、自动化以及人工智能领域的核心问题之一，旨在寻找从起始点到目标点，同时满足特定约束条件（如避障、最短距离、最小能耗等）的最优或可行路径。随着应用场景日益复杂，对路径规划算法的需求也日益迫切，促使研究者不断探索新的算法和优化策略。拓展随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）算法因其简单高效、易于实现的特点，在非凸、高维空间中得到了广泛应用。本文将深入探讨基于拓展随机树RR算法的路径规划问题，分析其基本原理、优势与局限性，并探讨其在不同领域的应用前景。
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。
rrt matlab算法,rrt算法matlab代码
weixin_42172572的博客
03-18 865
Matlab 交互式程序设计教程及举例一、创建 GUI (Graphics User In terface )新文件和编辑已经存在的 1 在 matlab 命令窗口中键入 guide,弹出如下的对话框: GUI......(panjue,fc*N _sample); rrt=ones(1,fc*N_sample); % NRZ波形 huifu_NRZ=conv(rr,rrt); ); end d)...
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。
【路径规划】对RRT*算法的个人理解
Rot_Tianers
02-24 2362
RRT*算法的核心在于两个过程：重新选择父节点和重布线 1.重新选择父节点 过程：在选择邻域内(邻域内的点命名为X_near_i)，计算从X_init—>X_near_i—>X_rand的距离，选取距离最短且满足碰撞检测的X_near_i作为X_rand的父节点。 作用：重新选择父节点使新生成的节点路径代价降为最小，优化了搜索路径。 2.重新布线 过程：在完成第一步的基础上，...
【车间调度PFSP】基于差分算法实现置换流水车间调度问题PFSP问题求解附matlab代码
m0_60703264的博客
06-24 919
​置换流水车间调度问题 (PFSP) 是一个经典的组合优化问题，在制造业、物流等领域有着广泛的应用。本文以差分算法为基础，提出一种求解PFSP问题的新方法，并通过实验验证了该方法的有效性。关键词: 置换流水车间调度问题，差分算法，求解算法1. 问题描述。
Robot Motion Planning(运动规划)
qq91752728的博客
06-07 6005
来自《planning_algorithm》一书的笔记 1.Configure Space 可以理解为机器人的空间大小，称作为”C-space”，在空间中移动的时候将障碍物膨胀一个机器人的半径 如上图所示，中间和右边的图中，存在两个原型机器人，所以我们需要将障碍物膨胀一个半径，这样我们在之后的运动中可以把一个有体积的机器人看做是一个空间点的移动 2.forward search a...
RRT+去冗余点+三次B样条平滑.rar
12-04
读取带障碍环境的地图，二值化处理，使用rrt算法得到路径规划图，使用去除冗余点的方法对路径进行优化，再用三次B样条对路径进行平滑处理
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
计算机网络(自顶向下)笔记
LiuKairui的博客
01-17 3702
计算机网络(自顶向下第七版)笔记,主讲:中科大郑烇,视频来自B站:BV1JV411t7ow
FreeRTOS在移动机器人控制中的应用实践：智能导航与控制指南
!... # 摘要 随着自动化技术的不断进步，移动机器人在各种应用场合中的重要性日益凸显。本文旨在详细探讨基于FreeRTOS的移动机器人控制系统的设计与实现，涵盖基础应用、智能导航与定位技术、以及高级开发策略。...
RRT算法matlab实现（未改进）
weixin_54516393的博客
11-21 723
RRT算法
论文阅读—基于采样的快速区域优化
CS_W98的博客
12-08 270
用A*算法找障碍周围的无障碍路径，从中间位置设置吸引点，产生方向的矢量。碰撞成本：根据最初轨迹选定吸引点Pap，拖曳出碰撞区。相似性成本：与最初轨迹的差别。
BERT详解：概念、原理与应用
codelady_g的博客
08-25 5万+
对bert的原理，结构，预训练过程进行介绍
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dazhushenxu的博客
09-04 12万+
运动规划简介 随机路图法PRM 是基于图搜索的方法，随机路图（Probabilistic Road Maps，PRM）就是在规划空间内随机选取N个节点，之后连接各节点，并去除与障碍物接触的连线，由此得到一个随机路图。 显然，当采样点太少，或者分布不合理时，PRM算法是不完备的，但是随着采用点的增加，也可以达到完备。所以PRM是概率完备且不最优的。 快速扩展随机树法RRT 是基于树状结构的搜索算
Bi-RRT* python
01-08
### Bi-RRT*算法简介 Bi-RRT* (Bidirectional Rapidly-exploring Random Tree Star) 是一种用于路径规划的优化算法，在复杂环境中能够找到最优或近似最优解。该方法通过双向扩展随机树来提高搜索效率并减少计算时间[^1]。 ### Python 实现概述 为了实现 Bi-RRT* 算法，通常会定义如下几个核心组件： - **节点类(Node)**：表示环境中的位置点以及其父节点指针。 - **RRTStar 类**：负责构建单向 RRT* 树，并提供重连线操作以改进现有路径质量。 - **BiRRTStar 类**：继承自 RRTStar 并增加反向生长机制，从而形成两个相向而行的 RRT* 树直到它们相遇为止。 下面是一个简化版的 Bi-RRT* 的 Python 伪代码实现: ```python import numpy as np from collections import deque class Node: def __init__(self, position): self.position = position self.parent = None def steer(from_node, to_node, extend_dist=0.5): new_position = from_node.position + normalize(to_node.position - from_node.position) * min(extend_dist, dist(from_node.position, to_node.position)) return Node(new_position) def near_nodes(node, node_list, radius=2.0): return [n for n in node_list if dist(n.position, node.position) <= radius] class RRTStar: def __init__(env_map, start_pos, goal_pos, expand_dis=0.5, path_resolution=0.1, max_iter=500): ... def plan(self): ... class BiRRTStar(RRTStar): def __init__(self, env_map, start_pos, goal_pos, ... ): super().__init__(env_map, start_pos, goal_pos,... ) self.start_tree = [] self.goal_tree = [] def connect_trees(self): while not trees_connected(): grow_start_tree() if trees_connected(): break grow_goal_tree() def find_path(self): self.connect_trees() # Reconstruct the final path by tracing back through both trees. ... ``` 此代码片段展示了如何创建一个基本框架来进行双端快速探索随机树星型算法(Bi-RRT*)的开发工作。实际应用中还需要考虑更多细节如碰撞检测、采样策略等。
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