RRTStar（Rapidly-exploring Random Tree Star）是一种路径规划算法，它是RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法的改进版本。RRTStar算法的主要特征在于它能够快速地找出初始路径，并随着采样点的增加，不断地对路径进行优化，直至找到目标点或达到设定的最大循环次数。 RRTStar算法通过在三维空间中构建一棵随机树，并不断扩展树的边界，逐步逼近目标点。算法采用了启发式函数和重新布线策略来提高规划效率和路径质量。启发式函数用于估计当前节点与目标点之间的距离，引导树的扩展方向。而重新布线策略则用于优化树的结构，避免树的过早收敛，形成更平滑的路径。 此外，RRTStar算法是渐进优化的，即随着迭代次数的增加，得出的路径会逐渐优化，但它在有限的时间内无法得出最优路径。这种算法对于解决无人机三维路径规划问题特别有效，能够快速生成可行且平滑的避障路径。总的来说，RRTStar算法通过引入启发式函数和重新布线策略，有效地提升了路径规划的效率和质量，是一种有效的路径规划方法。

路径规划算法（RRT，RRT *） 描述 高等经济学院的一个软件项目。 寻路算法（目前已实施RRT算法）。 该项目使用 用于解析XML -kd树，用于查找半径中的n个最近的邻居并找到最近的邻居 创建可视化器 正在安装 将当前存储库下载到本地计算机。 用 git clone https://github.com/Ch0p1k3/PathPlanningAlgorithms 该项目需要子模块，要使用它们来安装它们 cd PathPlanningAlgorithms-RRT-RRTstar- git submodule init git submodule update 输入输出 输入文件 强制标记root 。 它描述了参数。 标签map 。 它描述了地图。 height字段的高度。 正数。 width字段的宽度。 正数。 startx起始坐标x。 从0到width - 1数字w

在进行无人车的规划、控制算法调试时，直接在实车上进行不仅危险且效率低下，一个好的运动学仿真平台将会加速开发进度。Carsim非常适合进行车辆动力学仿真，但是只能运行在Windows系统上，好在它可以连接Simulink。而无人车的规划、控制算法通常运行在Linux系统上，各个模块通常使用ROS进行连接。本篇文章提供一种方法，将ROS 、 Simulink、carsim进行互联，完成规划、控制算法的动力学仿真。

C++代码：双向RRTstar。附原文标题：[1] Ahmed Hussain Qureshi and Yasar Ayaz, "Intelligent Bidirectional Rapidly-Exploring Random Trees for Optimal Motion Planning in Complex Cluttered Environments",International Journal of Robotics and Autonomous Systems, Elsevier, Vol. 68, pp. 1-11, 2015. Paper:https://arxiv.org/abs/1703.08944

rrtstar的matlab代码RRTstar ROS导航规划器 这是RRT * Path Planner的ROS程序包，该计划程序可以将ROS导航程序包作为全局计划程序插入 这是实施的视频

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

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

rrtstar的matlab代码基于人工势场的定向采样启发式 Sertac Karaman（）编写的代码已被修改，并适用于P-RRT * [1]的实现。 [1] Ahmed Hussain Qureshi和Yasar Ayaz。 “基于电位函数的采样启发式算法可实现最佳路径规划。” 自主机器人40.6（2016）：1079-1093。

RRT-star-artificial-potential-field-master.rar