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

发表于 2024-1-18 10:45:43

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. 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，把搜索导向空白区域，从而寻找到一条从起始点到目标点的规划路径，适合解决多自由度机器人在复杂环境下和动态环境中的路径规划。与PRM类似，该方法是概率完备且不最优的

文件列表：
distanceCost.m
feasiblePoint.m
LazyRRT3D.m
main.m
RRTconnect3D.m
RRTextend3D.m
RRTstar3D.m

运行例图：

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.zip (15.88 KB, 下载次数: 0, 售价: 30 积分)

		自动登录	找回密码
密码			立即注册