为解决移动机器人未知环境下的路径规划问题,提出基于子目标搜索的机器人目标导向RRT(rapidly- exploring random trees)路径规划算法.一方面,针对传统RRT算法固有的盲目搜索问题,引入目标导向函数,形成目标导向RRT路径规划算法,这一改进可减少冗余搜索,提高路径规划效率;另一方面,为了使机器人在首次探索未知环境时也能顺利抵达目标点,提出3种不同情况下的子目标搜索策略,包括无障碍环境下的直达策略、扫到边界点时的最短距离策略和扫不到边界点时的后退策略,这3种策略使机器人能够完成对未知环境的探索,而且可以克服易出现的局部极小点问题,使机器人具有逃离局部极小环境的能力.仿真实验结果验证了所提出算法的可行性和有效性.

RRT_Visualizer_Java 一个简单的基于 Java 的 RRT 可视化工具，用于机器人路径规划特别感谢 NIKOLAUS CORRELL 出色的 iRRT 模拟器 ( )，这是一个很好的参考。

【三维路径规划】基于RRT实现三维路径规划matlab源码.md

rrt算法在2维和3维环境的规划，均为matlab代码，可用于无人驾驶汽车和移动机器人路径规划

RRT算法仿真视频，基于机器人的路径规划研究，可应用于扫地机器人等，

RRT算法是一种基于采样的规划算法,采用算法生成的相邻点之间的路径可以是经过运动学动力学仿真生成的可执行曲线,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,适合用来解决含有运动力学约束的路径规划问题.

贪婪算法matlab代码ROS-assignment-3-RRT-planner 作业说明： 指导原则： 要安装youBot软件包和ROS的机器人控制器，请在下面查看此链接： 源代码：./src/rrt_youbot_node.cpp 启动文件：./launch/test_youbot.launch Matlab脚本：RRT：./matlab/rrt_connect_test/，正向运动学（youBot）：./matlab/kuka_youbot_kinematics/ 通过以下链接（geeksforgeeks）使用了Dijkstra算法的源代码：

rrt算法的matlab代码ENPM661-Informed-RRT-Star 该存储库包含基于采样的算法 RRT、RRT* 和 Informed RRT* 的 MATLAB 代码。 该项目是马里兰大学 2018 年Spring学期 ENPM661 自主机器人规划课程的一部分。 RRT算法 RRT*算法 知情 RRT* 算法

路径规划 一种使用ROS实现的基于RRT的路径规划算法。 发行版 - 靛蓝 该算法为单障碍环境找到优化路径。 可视化是在 RVIZ 中完成的，代码是用 C++ 编写的。 该包有两个可执行文件： ros_node 环境节点 RVIZ参数： Frame_id = "/path_planner" marker_topic = "path_planner_rrt" 指示： 打开终端并输入$roscore 打开新终端并转到您的 catkin 工作区的根目录$catkin_make $source ./devel/setup.bash $rosrun path_planner env_node 打开新终端$rosrun rviz rviz 在 RVIZ 窗口中，更改： 将全局选项下的固定框架设置为“/path_planner” 添加标记并将标记主题更改为“path_planner

圆形标记法代码matlab 多T-RRTstar-Matlab Multi-T-RRT *算法，用于通过自定义实用程序功能进行安全的UAS操作的路径规划 作者： Uluhan Cem Kaya 说明：该程序实现了基于过渡的最佳快速探索随机树（RRT *）的多树变体。 路径规划是在真实的2D地图场景中定义的，在该场景中，建筑足迹用于构建具有高斯分布的暴露于UAS影响（成本）风险的区域风险地图。 开发了一种基于效用的成本函数，用于测量路径质量，并用于生成源自指定起点和目标位置的前进和后退树枝。 算法一直运行到达到最大迭代次数为止，然后输出所有树的所有成功连接，并选择具有最高效用的最终路径。 特征： - Multiple Trees (1 Forward and multiple Backward Trees) - Heruistics: Goal Bias and Transition Test (rejection sampling) - Obstacle Avoidance (polygonal obstacles with circular avoid radii) - Utilit