改进的rrt算法讲解，另外还包含了自动驾驶学习资料的获取： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶学习笔记 5.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 6.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 7.规划控制相关的算法论文介绍 8. 控制理论及应用实践

rrt 基于rrt的算法的集合，可扩展到n维： rrt rrt *（rrt-star） rrt *（双向） rrt *（惯用的，延迟的缩短） rrt连接 利用避免了逐点碰撞检查和距离检查，从而提高了性能。 要求 （仅用于绘图） 用法 定义一个n维搜索空间，以及该空间内的n维障碍物。 在测试与目标的连通性之前，分配开始和目标位置以及迭代次数以扩展树，并指定最大总体迭代次数。 搜索空间 以以下形式为搜索空间分配边界： [(x_lower, x_upper), (y_lower, y_upper), ...] 开始和目标 由以下形式的元组表示的点： (x, y, ...) 障碍物 由以下形式的元组表示的与轴对齐的（超）矩形(x_lower, y_lower, ..., x_upper, y_upper, ...) 非轴对齐的（超）矩形或其他障碍物表示形式也应起作用，前提是已更新collision_free和obstacle_free以与新障碍物一起使用。 解析度 分配边的分辨率： q ：距要探测的现有顶点的距离。 r ：沿边缘采样以检查碰撞时用于边缘的离散长度。 较高的数字

优化了障碍物判断函数，运行时间很快

针对人工势场法易陷入局部极小值的缺陷，提出旋转速度矢量角以精确定位逃离点，并将TAS-RRT算法与人工势场算法结合进行动态路径规划。采用人工势场法进行避障规划，当陷入局部最小值时，使用基于速度矢量角度差引导的快速随机扩展树算法调节扩张速度，自适应地寻找逃离点，对RRT算法的采样策略和局部规划器进行改进，使搜索过程快速跳出局部极小值，当采样点的旋转速度矢量角满足条件时，切换人工势场进行规划。仿真实验表明，TAS-RRT算法引导路径快速渐进逃离点，与人工势场结合进行运动规划，能适应环境的变化，控制精度和处理速度得到大大提高。

该资源提供简单的RRT轨迹规划算法程序，里面附带五张地图，可以直接运行，方便初学者早早入门，希望对广大下载者有帮助！！！！！

机器人学强化训练，适用动态避障，采用算法为RRT做全局规划，人工势场法作为局部规划C++代码。

RRT算法，广泛应用于足球机器人的路径规划，实现避障功能。

我试图进行和在Rust中进行。 这是可怕的代码，请勿引用，复制或从中获得启发。 几乎可以肯定这是错误的，缓慢的并且不是惯用的。

rrt树搜索路径算法python实现

三维空间下的rrt程序.rar