局部RRT路径规划matlab代码运动计划 Python 用于几种路径规划算法的Python代码位于文件夹中。 让我们来看几个例子。 为了熟悉人工势能场（APF）算法，请执行以下操作： jupyter-notebook python_src/adaptive_formation/GradientBasedPlanning.ipynb 基于实时势场的具有动态或静态障碍物的机器人编队避障方法。 python python_src/adaptive_formation/gradient_interactive.py 快速探索随机树（RRT）算法的路线图和路径构建： python python_src/rrts/main_rrt2D.py 在3D环境中： python python_src/rrts/3D/rrt3D.py 这里的RRT节点和边缘用蓝色表示，从树中检索到的路径是绿色，而橙色曲线是缩短的轨迹。 分层计划器（RRT + APF） 以RRT作为全局路径构造器和APF的分层计划器的示例负责局部轨迹的创建。 该算法不仅提供给自我车辆，而且还提供给一组机器人。 用于基于RRT + APF算

本书讲解了中小学生也能轻松理解的算法，通过运行程序、边学边练、思考应用等方法，帮助孩子准确理解算法概念，培养解决问题的能力。书中利用Scratch 分步实现算法的核心内容，引导孩子独立思考并完成学习。通过Scratch 软件增添了算法学习的趣味性，又通过算法讲解丰富了 Scratch 的理论背景，双管齐下，培养孩子的逻辑思维能力。

本文针对现有的自动泊车路径规划方法中对于车辆初始位姿及泊车环境等限制要 求较多的问题，研究了满足车辆运动学约束和避障约束的泊车路径规划方法。同时，基于规划所得的路径，搭建了跟踪系统并进行了仿真验证。 首先，对自动泊车的车位检测进行研究，选取超声波传感器来感知车位及障碍物信 息，并实际开展了检测试验来验证其效果与精度。同时，根据阿克曼转向原理建立了车辆运动学模型，分析计算得出泊车时的低速运动方程。 其次，针对泊车环境存在较多限制的各种复杂场景及不同的泊车方式展开路径规划 研究。明确规划模块的整个设计流程，并对其中一些基础原理和前提条件做预处理以便于之后的说明。详细阐述了规划算法中的两个重要的子算法：简单连接算法及路径与障碍物碰撞检测算法，对其采取了仔细的计算和验证，方便后续使用。分别对平行泊车与垂直泊车给出了不同的规划方案，包括单步式泊入和多步式泊入。在此基础上，设计了探索机制，强化规划算法的冗余性，当泊车环境变化时能够及时调整从而保证规划成功，考虑到某些场景需要车头入式的泊车方法，提出了前向垂直泊车的路线。此外，为提升泊车的安全性和面对不同泊车环境时的适应性，提出了若干优化策略。 最后，搭建了路径跟踪控制模块，完成了自动泊车仿真试验。对比几种控制策略， 根据泊车的特点选取模糊控制器作为主要的跟踪控制方式，并详细阐述了模糊控制的隶属度函数及规则库等。针对规划路径中存在的曲率非连续的问题，提出了相应的跟踪模型。根据规划模块给出的泊车路线，利用 MATLAB/Simulink 软件联合仿真，验证路径规划及跟踪控制效果。结果表明，本文提出的规划算法具有较好的泊车精度及鲁棒性，对复杂的泊车环境适应性较强，有较重要的实际应用价值。