针对足球机器人运用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大的问题,提出了一种目标引力式的RRT路径规划算法。该算法在RRT算法的基础上引入了一个目标引力函数,避免了扩展随机树向目标点以外的方向生长,改进了快速扩展随机树缺乏确定性的问题,提高了足球机器人在路径规划方面的效率。仿真实验结果表明,该算法能够得到最佳路径,同时可以有效提高路径的规划速度。

基于距离转换的栅格地图路径规划方法,栅格法以栅格为单位记录环境信息，环境被量化成具有一定分辨率的栅格，能较好处理障碍物边界，避免了复杂的运算。

针对复杂环境下移动机器人的局部最优路径规划，提出一种基于目标偏置扩展和Cantmull-Rom样条插值的双向RRT*路径规划算法.双向RRT*算法同时创建两颗搜索树，交替进行相向搜索，同时以一定的概率进行随机点的目标偏置选择，以提高算法的整体收敛效率;再对当前节点重选父节点和重布线，以增强算法对环境的敏感程度.为确保路径安全可行，对环境中的障碍物进行膨胀处理，再对初始路径进行碰撞检测;修剪冗余节点，缩短可行路径长度，再利用Cantmull-Rom样条插值法平滑路径.在Matlab仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验，验证了改进双向RRT*算法的有效性和优越性.

基于ROS1的无人机覆盖路径规划算法实例

【无人机三维路径规划】基于自适应遗传算法求解单无人机三维路径规划问题附matlab代码

剔除路径中的冗余节点+改进评价函数+传统a 对比 改进评价函数+传统a，matlab，路径规划

matlab 路径规划 最终优化好的a+改进dwa融合 对比 最终优化好的a+传统dwa

改进A星算法+dwa matlab源码 路径规划

基于的 Q-Learing 的 机器学习 避障 matlab代码

1.领域：matlab，Qlearning算法 2.内容：基于Qlearning算法最优路径规划算法matlab仿真,同时使用A星算法进行对比+代码操作视频 3.用处：用于Qlearning算法，A星算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。