RRT是一种多维空间中有效率的规划方法。它以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从初始点到目标点的路径。RRT方法是概率完备且不最优的。 RRT 伪代码 初始化时随机树T只包含一个节点：根节点qinit。首先Sample函数从状态空间中随机选择一个采样点qrand 行 然后Neares ...
2018-08-27 16:04 1 2144 推荐指数：
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 ...
RRT快速搜索随机树英文全称Rapid-exploration Random Tree，和PRM类似，也是一种路径规划算法。 和PRM类似，算法也需要随机撒点，不过不同的是，该算法不是全局随机撒点，而是一次撒一个点，然后判断当前搜索树与随机点距离，然后找到搜索树距离随机点最近的节点，向该随机点 ...
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 ...
RRT快速拓展随机树 python实现 ...
，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 ...
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 ...
