博客轉載自：http://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/7210543.html 傳統的路徑規划算法有人工勢場法、模糊規則法、遺傳算法、神經網絡、模擬退火算法、蟻群優化算法等。但這些方法都需要在一個確定的空間內對障礙物進行建模，計算復雜度與機器人自由度呈指數關系 ...

　　傳統的路徑規划算法有人工勢場法、模糊規則法、遺傳算法、神經網絡、模擬退火算法、蟻群優化算法等。但這些方法都需要在一個確定的空間內對障礙物進行建模，計算復雜度與機器人自由度呈指數關系，不適合解決多自由度機器人在復雜環境中的規划。基於快速擴展隨機樹（RRT / rapidly exploring ...

本文主要記錄本人之前調研過在三維復雜環境下的路徑規划算法。 RRT快速隨機搜索樹 快速擴展隨機樹(Rapidly-exploring Random Trees，RRT)算法，是近十幾年得到廣泛發展與應用的基於采樣的運動規划算法，它由美國愛荷華州立大學的Steven M. LaValle教授 ...

基於先驗完全信息的全局路徑規划 局部路徑規划 - http://blog.csdn.net/birdy_/article/details/77453638 姿態空間離散 行車圖法：在自由空間中構建連通網絡 在圖中用直線連接所有特定點，刪除會發生碰撞的，在余下的路線中求出 ...

路徑規划的一般步驟：構建環境、搜索、平滑處理；環境構建：C-空間，自由空間、Voronoi圖、柵格法；搜索算法在下面逐個列出。解決的問題：全局、局部、未知環境；解決維度：二維、三維；路徑搜索的連續性：離散、連續; 時間需求：實時、不是實時的；下面先列出常見的路徑優化方法，后面將逐個給出算法 ...

　　路徑規划作為機器人完成各種任務的基礎，一直是研究的熱點。研究人員提出了許多規划方法：如人工勢場法、單元分解法、隨機路標圖（PRM）法、快速搜索樹（RRT）法等。傳統的人工勢場、單元分解法需要對空間中的障礙物進行精確建模，當環境中的障礙物較為復雜時，將導致規划算法計算量較大。基於隨機采樣技術 ...

參考博客鏈接：https://www.cnblogs.com/kex1n/p/4178782.html Dijkstra是常用的全局路徑規划算法，其本質上是一個最短路徑尋優算法。算法的詳細介紹參考上述鏈接。 本文與參考博文相比，主要有如下兩個不同： 1、開發語言換成了matlab，代碼部分 ...

1.RRT RRT算法傾向於拓展到開放的未探索區域，只要時間足夠，迭代次數足夠多，沒有不會被探索到的區域。 2.RRT-Connect RRT-Connect算法：基於RRT搜索空間的盲目性，節點拓展環節缺乏記憶性的缺點，為了提高空間內的搜索速。在RRT算法的基礎上加上了 ...