内容概要：本文介绍了基于快速探索随机树（RRT）算法的自动驾驶汽车路径规划方法，重点解决在存在静态障碍物环境下实现有效避障与路径搜索的问题。该方法通过在Matlab环境中构建仿真模型，利用RRT算法的随机采样特性扩展搜索树，逐步探索可行路径，最终生成从起点到目标点的安全、连通路径。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和调试算法，同时展示了算法在复杂地图中的路径规划效果，突出了其在非完整约束系统中的适用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事自动驾驶、机器人或智能交通系统相关研究的科研人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①学习RRT算法的基本原理及其在路径规划中的具体实现；②掌握在静态障碍物环境中进行路径搜索与避障的技术方法；③通过Matlab仿真验证算法性能，为进一步改进如RRT*等优化算法奠定基础； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法流程，重点关注随机采样、最近节点查找、路径扩展与碰撞检测等核心模块的实现，配合仿真结果分析算法优缺点，并尝试调整参数或引入优化策略以提升路径质量。

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。

针对现有航迹规划算法缺乏同时具备快速性和最优性的问题，本文提出了一种新的无人机航迹规划算法，在快速扩展随机树算法基础上，引入一个方向参数，并采用 Dijkstra 算法对改进算法产生的冗余节点进行处理，得到了一条优化的航迹。最后采用 K 航迹法进行航迹平滑处理，使得规划的航迹成为无人机的可飞航路。仿真结果表明，该算法能够在有效提高航迹产生速度的同时，可以得到近似最优的航迹。

引言路径规划［1 － 3］是指在具有障碍物的环境中，按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态到目标状态的无碰撞路径。Jean［4］和 LaValle［5］指出规划

rrt：C ++ RRT（快速探索随机树）实现

随机树生成算法设计及分析.doc

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。

局部RRT路径规划matlab代码在turtlebot3上实施RRT * RRT *是在Matlab中实现的，并具有ROS + turtlebot仿真 Project 5是使用C ++在ROS和Gazebo中完成的 使用了Turtlebot 3。 首先使用SLAM将世界转换为2D地图。 跟踪障碍物周围的机器人半径，以规划点机器人。 （使用了Matlab）。 主代码计划路径并将位置发布给amcl本地计划者 安装 运行代码需要OpenCV安装： sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev 安装适用于pyt

使用RRT算法的机器人路径规划 使用快速探索的随机树算法，在具有多个障碍的室内机房中进行机器人路径规划。 如何运行。 安装python3 安装numpy和matplotlib软件包 点安装numpy pip安装matplotlib Git克隆此仓库或下载 转到仓库目录 打开终端/ cmd python rrt_pathplanning.py 享受！

Python海龟画随机的树