【路径规划】基于RRT算法实现多机器人路径规划，多起点，统一终点matlab源码一、RRT算法

概述 该存储库实现了机器人技术中常用的一些路径规划算法，包括基于搜索的算法和基于采样的算法。我们为每种算法设计了动画以显示运行过程。相关论文在中列出。 目录结构 . └── Search-based Planning ├── Breadth-First Searching (BFS) ├── Depth-First Searching (DFS) ├── Best-First Searching ├── Dijkstra's ├── A* ├── Bidirectional A* ├── Anytime Repairing A* ├── Learning Real-time A* (LRTA*) ├── Real-time Adaptive A* (RTAA*) ├── Lifelong Planning A*

matlab-rrt-variant：具有可视化功能的2d和3d c空间已实现RRT *，RRT连接，惰性RRT和RRT扩展

细节增强的matlab代码RRT明星 RRT星动计划 这是RRT *算法的Matlab实现，它是RRT的“增强”版本。 示例运行： 磁石颜色中的线表示障碍物。 黑线代表创建的快速探索树。 红线是从起点到终点的最终路径。 另一个非常幸运的发现： 该算法仅通过幸运地对一个点进行采样就找到了一条路径。 否则它将找不到路径，因为RRT *在狭窄的通道中无法很好地工作。 没有路径示例： rrt及其狭窄通道时变体不好，在这里我们可以看到算法无法找到从起点到终点的路径 高层次的解释 使用随机均匀抽样，我们选择一个点的坐标，然后尝试将其连接到当前树。 （起初仅由起点组成），我们尝试将此新点连接到树中最近的顶点。 只有在线路没有碰到任何障碍物的情况下，我们才能连接它们。 重复此过程，直到例如到达多个所需的树节点为止。 最后，我们找到最接近终点的点，并尝试将它们连接起来，如果能够的话，我们已经找到了一条路径。 （由于我们正在统一采样点，因此我们不太可能无法到达终点）如果涉及到一条狭窄的通道，则此算法很有可能找到一条路径。 除了RRT，对于每个随机点x_rand，该算法还会找到树中距随机点半径r的圆内的所有

RRT算法改进应用在UR5双臂机器人，使用matlab的robotics toolbox工具箱

RRT基本算法仿真，基于三维环境仿真，可更改障碍区

采用RRT算法，进行两点间的避障路径规划。 包括随机树生长和路径生成两部分。 加入了生成gif的代码，可以形成gif用于更好的展示结果。

La fonction rand_config() génère aléatoirement une configuration qrand dans l’espace libre. La fonction Etendre permet de sélectionner à chaque itération le noeud de l’arbre G le plus proche (fonction Plus_proche_noeud()) à qrand selon une métrique (distance euclidienne par exemple). La fonction Nouvelle_config() effectue un mouvement dans la direction de qrand avec un incrément Δq. Ce dernier paramètre peut être choisi dynamiquement au cours de l’exécution.

13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。

针对机械臂在复杂作业环境中的人机安全问题,对机械臂的运动规划方法进行仿真研究。为降低研究工作复杂性,在ROS中建立自主研发机械臂的仿真模型,并完成虚拟样机的虚拟控制系统的搭建。利用开源物理仿真引擎Gazebo模拟机械臂在真实工作环境下静力学、动力学约束,通过ROS、Gazebo联合仿真的方式,对改进的快速扩展随机树算法的在高维规划空间中规划性能进行仿真分析。