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。
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RRT(快速探索随机树) 是一种通用的方法,不管什么机器人类型、不管自由度是多少、不管约束有多复杂都能用。而且它的原理很简单,这是它在机器人领域流行的主要原因之一。不过它的缺点也很明显,它得到的路径一般质量都不是很好,例如可能包含棱角,不够光滑,通常也远离最优路径。
2022-04-25 15:11:37 4KB rrt
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基于基于快速扩展随机树(RRT)的三维路径规划算法,matlab版本
2021-05-03 21:05:08 60KB 快速扩展随机树 RRT matlab
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对传统的快速扩展随机数(RRT)算法matlab的仿真实验,只为给读者提供最原始简介的实验环境,避免因为过度的改进造成不必要的理解误区。该实验程序可自由定义栅格地图大小,自由定义障碍物的摆放位置与数量,同时也可以生成随机地图验证自己的算法。希望可以帮到更多人。
2021-04-15 13:37:20 64KB RRT 快速扩展随机树 路径规划 导航
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快速扩展随机树(RRT)算法的实现 visual c++开发 rar格式,无需解压密码
2019-12-21 20:23:31 803KB 快速扩展随机树 RRT 算法
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