Informed RRT* 是一种基于 RRT* (Rapidly-exploring Random Tree Star) 算法的优化路径规划算法。它通过引入启发式信息来提高搜索效率和最终路径的优化程度。以下是 Informed RRT* 算法的详细介绍： ### 1. 算法背景 在路径规划领域，尤其是针对机器人导航和无人驾驶等应用，算法需要快速且准确地生成安全有效的路径。RRT* 算法因其在处理复杂动态环境和实时性方面的优势而被广泛使用。然而，RRT* 算法在搜索过程中可能会生成大量冗余的分支，导致效率不高。 ### 2. Informed RRT* 算法原理 Informed RRT* 算法的核心在于使用一个可接受的椭圆启发式（admissible ellipsoidal heuristic）来指导搜索过程，从而提高算法的效率和解的质量。 #### a. 椭圆启发式 椭圆启发式定义了一个状态空间的子集，这个子集包含了所有可能改进当前解的状态。椭圆的形状取决于起始状态、目标状态以及当前最佳解的成本。 #### b. 直接采样 Informed RRT* 通过直接从这个椭圆启发

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。

针对复杂环境下移动机器人的局部最优路径规划，提出一种基于目标偏置扩展和Cantmull-Rom样条插值的双向RRT*路径规划算法.双向RRT*算法同时创建两颗搜索树，交替进行相向搜索，同时以一定的概率进行随机点的目标偏置选择，以提高算法的整体收敛效率;再对当前节点重选父节点和重布线，以增强算法对环境的敏感程度.为确保路径安全可行，对环境中的障碍物进行膨胀处理，再对初始路径进行碰撞检测;修剪冗余节点，缩短可行路径长度，再利用Cantmull-Rom样条插值法平滑路径.在Matlab仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验，验证了改进双向RRT*算法的有效性和优越性.

RRT算法三维无人机路径规划（matlab）

【路径规划】基于RRT算法实现多机器人路径规划，多起点，统一终点matlab源码一、RRT算法

RRT算法改进应用在UR5双臂机器人，使用matlab的robotics toolbox工具箱

RRT基本算法仿真，基于三维环境仿真，可更改障碍区

采用RRT算法，进行两点间的避障路径规划。 包括随机树生长和路径生成两部分。 加入了生成gif的代码，可以形成gif用于更好的展示结果。

利用A*, greedy, Dijkstra, RRT算法，针对迷宫障碍物栅格地图，采用8连接方法，找一 条从起始点到目标点的无

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