RRT(Rapidly-exploring Randomized Trees)算法学习笔记

最新推荐文章于 2024-04-11 21:43:01 发布
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分类专栏： 论文相关学习
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RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）算法是一种用于移动机器人路径规划的采样基算法，适用于高维和复杂约束环境。它通过随机点生成和向目标点的步长搜索，避开障碍并避免局部最优，确保快速收敛。算法包括初始化起点，随机点生成，寻找最近节点，判断生长点是否碰撞等步骤，最终形成一条从起点到终点的路径。然而，RRT算法产生的路径可能不平滑，且不是最短路径。

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参考资料：RRT算法原理图解

RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）算法是一种基于采样的路径规划算法，常用于移动机器人路径规划，适合解决高维空间和复杂约束下的路径规划问题。其基本思想是以产生随机点的方式通过一个步长向目标点搜索前进，有效躲避障碍物，避免路径陷入局部极小值，收敛速度快。

RRT的实现原理大致如下：
1.在地图中添加机器人的起点和终点，将起点初始化为生长树的根节点

2.向地图中的自由空间（非障碍区）随机位置生成一个随机点

3.遍历生长树上的现存节点，计算每个节点到该随机点的距离，筛选出距离最小的节点作为最近点。此时树上仅存在起点，所以直接选取起点为最近点。以最近点和随机点的连线为生长方向（随机点仅起确定生长方向的作用）

4.从最近点向目标点生长，生长的长度为步长&

最低0.47元/天 解锁文章
【数学建模】MATLAB应用实战系列（110）-机器人路径规划——快速扩展随机树（Rapidly-exploring Random Trees)（附Python代码）
wenyusuran的专栏
03-07 1583
概率路线图(PRM)方法 原理 机器人运动规划的基本任务可以描述为：从开始位置到目标位置的运动。这一任务通常涉及到两项基本问题： 如何躲避构型空间中出现的障碍物（几何路径规划） 如何满足机器人本身在机械、传感方面的速度、加速度等限制（不确定性、反馈、微分约束等） 其中，基于抽样的运动规划算法是用于解决第 1 个问题的重要方法，其核心思想为：先对机器人的单个构型进行碰撞检测，建立无碰撞构型的数据库，再对不同的构型进行采样以生成无碰撞路径。该算法的优点在于具有通用性，只需要针对不同的机器人运动规划问题进
规划算法专栏之随机快速搜索树（RRT）
weixin_43890711的博客
07-04 2935
机器人的规划问题的本质，是在已知或者部分已知环境的情况下，规划一条从起点到终点的无碰撞的路径。规划算法种类有很多，比如基于图的搜索算法、人工势场法、基于采样的规划方法等。今天主要介绍的就是一种典型的基于采样的规划方法：随机快速搜索树（RRT）。 RRT是一种在完全已知的环境中通过采样扩展搜索的算法，相比较于基于图的搜索算法，最主要的优点就是快，因此在多自由度机器人的规划问题中发挥着较大的作用，比如机械臂的规划算法基本都是以RRT为基础的。但同时他也有比较明显的缺点，比如通常不最优、规划的路径非常不平滑等。但
RRT（Rapidly-Exploring Random Trees）算法详解及python实现
CltCj的博客
12-20 5058
RRT算法自发行到现在已经出现了很多的变体，经典的有RRT*、RRT-Connect、RRT*-Smart、Informed-RRT*等。这些算法都优于RRT算法，但他们都是以RRT为基础改进的，所以对此我们先对RRT的原理进行剖析，然后对其实现，以完全掌握这一经典算法。
快速随机搜索树（RRT）算法
09-11
用matlab编写的RRT算法，代码简单，可以完美运行，对初学者有所帮助
RRT*（Rapidly-exploring Random Trees Star）算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码（带详细注释）
qq_51929160的博客
04-11 5661
RRT*算法是一种基于树结构的路径搜索算法，用于在连续空间中快速搜索最优路径。通过随机地扩展搜索树并在节点间进行连线，RRT* 能够在给定的搜索次数内发现一条连接起点和终点的路径。其基本原理是以随机策略生成节点并通过连接最近邻节点的方式逐步扩展搜索树，同时利用启发式搜索策略来优化已有路径，从而有效地探索空间并获得最优路径。RRT* 算法在无人车导航、机器人路径规划等领域有着广泛的应用。
机器人轨迹规划RRT-RRPstar-informed RRPstar-PRM算法python代码
03-13
在机器人路径规划领域，RRT（ Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种广泛应用的搜索算法，它能够在复杂的环境中快速寻找机器人从起点到终点的有效路径。RRT算法的主要思想是通过随机生成树节点并逐步扩展来...
LaValle 和 Kuffner - 2001 - Randomized Kinodynamic Planning1
08-04
3. RRT 算法（Rapidly Exploring Random Trees）：一种有向图搜索算法，能够快速探索高维状态空间。 4. 高维状态空间（High-Dimensional State Space）：一种状态空间，具有多个变量和约束，难以直接搜索。 5. 障碍...
基于matlab仿真的puma560机械臂RRT路径规划算法-matlab完整源码.zip1.zip
06-22
3. **RRT算法（Randomized Rapidly-exploring Random Trees）**： RRT是一种随机规划算法，通过构建一棵以起点为根的树来逐步扩展搜索空间。算法以随机方式选择目标点并尝试将其连接到最近的树节点，逐步构建出覆盖...
RRT路径规划算法论文
08-07
RRT（Rapidly-exploring Random Trees）是一种有效的路径规划算法，尤其适用于高维空间中的快速探索问题。本文旨在基于《Randomized Kinodynamic Planning》这篇经典论文来深入探讨RRT算法的核心思想及其应用场景。 ...
对Rapidly-exploring Random Trees(RRT)路径规划方法的理解
shoufei403的博客
03-16 3438
RRT与PRM一样，也是概率完备且不最优的。概率完备是指只要解存在就一定能在某一时刻找到。但解不一定是最优的。RRT与PRM相比，有一个优势就是，它在构建图的过程中就在寻找路径。 RRT的主要算法流程 这份基于matlab的代码很好的展示了RRT的算法流程 RRT的优劣分析 优势： 相对于PRM更具有目标导向，它在构建图的过程中就在寻找路径。 无需对系统进行建模，无需对搜索区域进行几何划分，在...
RRT 随机树搜索
06-06
RRT 随机树搜索 ..................................................................
快速扩展随机树（RRT）算法的实现
07-19
快速扩展随机树（RRT）算法的实现 visual c++开发 rar格式，无需解压密码
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
关于RRT算法的路径规划
10-12
RRT算法是一种基于采样的规划算法,采用算法生成的相邻点之间的路径可以是经过运动学动力学仿真生成的可执行曲线,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,适合用来解决含有运动力学约束的路径规划问题.
RRT 调优与规划
04-16
是python版本的RRT算法的优化详细代码，适合用于机器人，智能体的路径规划
RRT算法（sampling based motion planning）
qq_42378281的博客
07-30 1413
clear all; close all; global n obstacle dst range step map=zeros(255,255); n=9; obstacle=[170 50;50 36 ;78 89;90 140;205 169;123 94;124 215;150 170;40 200]; range=round(4*rand(1,n)+14); src=round(25*rand(2,1)+1); dst=round(45*rand(2,1)+190); for i=1:n
RRT算法
qq_42758421的博客
09-11 6753
引言 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 算法是通过一个初始点作为根节点，通过随机采样，增加叶子节点的方式，生成一个随机扩展树，当随机树中的叶子节点包含了目标点或进入了目标区域，便可以在随机树中找到一条由树节点组成的从初始点到目标点的路径。 ...
RRT（快速随机搜索树）算法原理及代码实践
Forwarding3的博客
06-21 4424
路径规划算法系列之RRT算法
RRT算法原理和代码详解（快速扩展随机树）
世界仙境与冷酷尽头's Blog
06-18 5915
会设置一个步长作为“树枝”。 因为步长有长度，可能长度不会恰好等于Xnear到Xrand的距离。 所以称“树枝”的末端节点为Xnew。现在，“树枝”的长度就是从Xnear到Xnew的长度。 将在“树枝”上的点（Xnear到Xnew这之间无限的点）都归为节点。 得到Xnew之后，之前的Xrand就舍弃了，只保留了“树枝”，之后重新进行采样。重新采样之后，发现连接的路径穿过了障碍物。碰到连线穿过障碍物的，就抛弃这一次采样，重新采样。发现，随着采样的进行，会越来越靠近终点。但是要使算法停止，就必须要随机采样点刚好
RRT算法的演化历史
最新发布
08-08
RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于随机采样的空间填充树构建方法，最初由美国卡内基梅隆大学的Michael L. LaValle教授及其团队在20世纪90年代初提出。以下是RRT算法的发展简史： 1. **原始RRT算法**（Rapidly-exploring Random Trees，1996年）：这是RRT算法的第一版，旨在解决高维空间中的路径规划问题。它通过不断在目标空间中随机选取点，并尝试沿着连接这些点的一系列随机方向生长树状结构，以此来寻找一条通向目标的路径。 2. **改进的RRT**（Informed RRT，1998年）：为了提高效率，研究人员引入了启发式信息，使得算法倾向于选择那些靠近目标的随机样本点，从而加速路径发现的过程。 3. **概率RRT**（Probabilistic Roadmap，PRM，1996年）：虽然PRM不是RRT的直接进化，但它是早期的一种相似方法，两者都是基于随机采样构建路径的概率图。 4. **RRT*（Rapidly-exploring Randomized Trees Star，2001年）**：这是对原RRT的一个重要增强，引入了优化搜索策略，通过回溯并修改已经存在的树结构，找到全局最优解，而不是仅限于可行的近似路径。 5. **Adaptive Sampling-based Planning (AS-RRT)**：随着需求的变化，研究者开始发展自适应版本的RRT，如调整采样率和探索范围，使其更具灵活性和适应性。 6. **高级RRT变体**：近年来，出现了许多基于RRT的衍生算法，如RRT Connect、RRT-Connect*、Kinodynamic RRT等，这些算法针对特定的应用场景进行了优化，比如连续轨迹跟踪和约束条件下的路径规划。 RRT家族算法因其高效性和简单性，在机器人路径规划等领域得到了广泛应用。
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