1.RRT RRT算法倾向于拓展到开放的未探索区域,只要时间足够,迭代次数足够多,没有不会被探索到的区域。 2.RRT-Connect RRT-Connect算法:基于RRT搜索空间的盲目性,节点拓展环节缺乏记忆性的缺点,为了提高空间内的搜索速。在RRT算法的基础上加上了 ...
一个实现基于多机器人RRT的地图探测算法的ROS包。 它还具有使用图像处理来提取边界点的基于图像的边沿检测 .介绍 rrt exploration 是实现移动机器人的多机器人地图探索算法的ROS包。 它是基于快速探索随机树 RRT 算法。 它使用占用网格作为地图表示。该包具有 个不同的ROS节点: 全局RRT边界点检测器节点。 局部RRT边界点检测器节点。 基于OpenCV的边界检测器节点。 滤波 ...
2017-09-15 14:47 1 1367 推荐指数:
1.RRT RRT算法倾向于拓展到开放的未探索区域,只要时间足够,迭代次数足够多,没有不会被探索到的区域。 2.RRT-Connect RRT-Connect算法:基于RRT搜索空间的盲目性,节点拓展环节缺乏记忆性的缺点,为了提高空间内的搜索速。在RRT算法的基础上加上了 ...
Rapidly-exploring Random Tree 什么是RRT算法? 根据RRT的提出者 Steve LaValle的描述, RRT是用来做motion planning。对于机器人,给定一个初始状态\(q_{init}\),和一个活动区域\(C\),我们可以建立一个树状结构\(G ...
Deep Exploration是款功能强大的3D文件格式转换软件,它能将各种三维设计软件的文件转换成彼此兼容的格式,为不同软件间的通信架起了一座桥梁,最重要的是它能输出3D PDF格式文档,这就为将Revit模型转换为3D PDF文档提供了一种思路。 点击这里下载Deep ...
RRT算法和RRT*算法是一种基于随机采样的路径规划算法,其中RRT*是众多RRT变种中比较出名的算法,RRT*解决了RRT无法得出最优路径的问题,只要RRT*算法迭代的次数足够多,就一定能找出最优的路径,但是随之而来的就是规划需要的时间变长。笔者在做本科毕设的时候在为SLAM移动机器人规划 ...
,不适合解决多自由度机器人在复杂环境中的规划。基于快速扩展随机树(RRT / rapidly explor ...
传统的路径规划算法有人工势场法、模糊规则法、遗传算法、神经网络、模拟退火算法、蚁群优化算法等。但这些方法都需要在一个确定的空间内对障碍物进行建模,计算复杂度与机器人自由度呈指数关系,不适合解决多自由度机器人在复杂环境中的规划。基于快速扩展随机树(RRT / rapidly exploring ...
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。该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间,通过状态空间的随机采样点,把搜索导向空白 ...