基于https://github.com/hasauino/rrt_exploration 但考虑到sklearn和Python等速度不是很理想，重写了function，assigner，filter和opencv_detector 效率上快了很多，尤其是DIY的meanshift，一百多个点的话Python要跑好几秒，C++基本毫秒时间 版本UBUNTU16.04LTS ROS_KINETIC

基于地图环境已知下的机器人自主导航，通过Matlab2018实现RRT与双向RRT算法实现全局路径规划，并将规划的点列写入txt文件。之后通过VS2013读取点列数据并以一种比较粗糙的控制方法实现对机器人移动路径控制，实现从起始点运动到目标点的任务。

RRT路径规划，基于栅格法的RRT（快速扩展随即树）的VC6实现

经典的路径规划算发：A*，D*，Dijkstra,RRT(随机搜索树)，RRT-connect，人工势能法；基于MATLAB应用平台

局部RRT路径规划matlab代码机器人项目 这将通过百特实现避障。 路径规划器-RRT RRT目录包含运行rrt_7d.py所需的文件，该文件通过如下定义的障碍物计算7d路径：（q1_lower，q2_lower，...，qNlower，q1_upper，q2_upper，...，qN_upper） 其余文件是从SZanlongo分叉的，并进行了修改以创建7d路径规划器。 要求 （仅用于绘图） 安装注意事项-pip3 install rtree对我不起作用，但是sudo apt install python3-rtree对我来说不起作用。 pip3 install适用于其他依赖项。 这是pip安装随附的错误消息：/ tmp / pip-build-541ysx / rtree /中的命令“ python setup.py egg_info”失败，错误代码为1 碰撞检测 使用在此处找到的GJK碰撞检测：（复制到项目中）使用简单的3D点云，定义了手臂的碰撞圆柱体，并使用了一个用于Baxter身体的盒子，一个用于地板的薄盒子以及一个用于障碍物的球体。 仅检查可能发生的碰撞。 使用MATLA

路径规划算法入门学习资料，包含常用的路径规划算法及轨迹跟踪技术，路径规划算发包含A*，D*以及RRT等

RRT＊算法路径规划代码

基于七轴的机械臂，第七轴为伸缩关节轴，使用RRT避障算法在球群中抓取小球，五次多项式和4-3-4轨迹规划运送小球至目标点。

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。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「这是小旭哦」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/zouxu634866/article/details/105340249

拣货路径优化matlab代码这是一个用于 Lynx 机器人（6-DoF 机械手）的动态平滑 RRT 规划器。 主要功能： 模拟函数：runsim.m 静态规划生成函数（主函数）：SRRT.m 动态规划的生成函数：regrow.m 其他功能： 示例函数：sample.m 在空间中选择随机节点：RandomNode.m 邻居查找函数：neighbor.m 节点扩展函数：extend.m 碰撞检测功能：DetCol.m 路径优化函数：path_opt.m Utils：这些是我在以前的实验室中实现的来自 p-code 或 m-code 的辅助函数 为了评估规划器的平滑度，我们在不同的静态地图中进行了模拟： 静态模拟结果： 随机样本和epsilon-greedy样本的比较： 原始路径和修剪路径之间的比较： 为了评估规划器的动态性能，由于在 matlab 中可视化 3d 移动障碍物非常棘手，我们将其实现到在不断变化的环境中导航的规划器点机器人上，得到以下结果： 场景一：随机移动门： 场景2：棘手的迷宫：