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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。

CMU卡内基梅隆大学机器人规划与决策（Planning and Decision-making in Robotics.）课程课件。

该代码提出了遗传算法(GA)来优化3连杆(冗余)机器人的点对点轨迹规划 手臂。所提出的遗传算法的目标函数是在不超过最大值的情况下最小化旅行时间和空间 预先定义的扭矩，不与机器人工作空间中的任何障碍物发生碰撞。四次多项式和五次多项式 用于描述连接起始点、中间点和最终点的连接段。使用了直接运动学 为了避免机器人手臂的奇异配置。

机器人的运动原理理论算法和实现-principles of robot motion theory algorithms and implementations.运动规划领域经典教材，高清pdf文档，资料罕见。

OMPL库官方文档，初学OMPL库使用。OMPL库是主流的运动规划库