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RRT算法

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創(chuàng)建者：匿名創(chuàng)建時間：2026-01-05

RRT算法的視頻教程

1-58基于matlab的采樣的運動規(guī)劃算法-RRT(Rapidly-exploring Random Trees)

基于matlab的采樣的運動規(guī)劃算法-RRT(Rapidly-exploring Random Trees)，3D和2D,原始的RRT算法中將搜索的起點位置作為根節(jié)點，然后通過隨機采樣增加葉子節(jié)點的方式，生成一個隨機擴展樹，當隨機樹的葉子節(jié)點進入目標區(qū)域，就得到了從起點位置到目標位置的路徑。程序已調(diào)通，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

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1-39基于matlab的全局路徑規(guī)劃算法中的快速擴展隨機樹RRT路徑規(guī)劃算法及其改進方法RRT Star

基于matlab的全局路徑規(guī)劃算法中的快速擴展隨機樹RRT路徑規(guī)劃算法及其改進方法RRT Star、RRT_Conncet是一種具有狀態(tài)約束的非線性系統(tǒng)生成開環(huán)軌跡的技術，相比于其他算法可以輕松處理障礙物的問題。程序中的各參數(shù)已進行詳細說明，起點坐標，終點坐標，步長，迭代數(shù)等均可根據(jù)需求進行更改，程序已調(diào)通。購買后可下載視頻中的源程序文件。

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RRT算法的實例教程

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路徑規(guī)劃算法總結(jié)

如為了提高搜索效率采用雙向隨機搜索樹(Bi~RRT)，從起始點和目標點并行生成兩棵RRT，直至兩棵樹相遇，算法收斂。由于這個算法相比于原始RRT有更好的收斂性，因此在目前路徑規(guī)劃中是很常見的。NikAMelchior提出的粒子RRT算法，考慮了地形的不確定性，保證了在不確定性環(huán)境下搜索樹的擴展。Kuffner和Lavane又提出RRT-connectlv，使得節(jié)點的擴展效率大大提高。運動規(guī)劃中，距離的定義非常復雜，Pengcheng研究了在RRT生長過程中距離函數(shù)不斷學習的算法以降低距離函數(shù)對環(huán)境的敏感性。考慮到基本RRT規(guī)劃器得到的路徑長度一般是最優(yōu)路徑的1.3~1.5倍，英國的J.desmithl研究了變分法技術使其達到最優(yōu)。Amna A引入KD樹作為二級數(shù)據(jù)結(jié)構加速查找距離從環(huán)境中取出的隨機點最近的葉節(jié)點，降低了搜索成本。該算法在動態(tài)障礙物、高維狀態(tài)空間和存在運動學、動力學等微分約束的環(huán)境中的運動規(guī)劃已經(jīng)得到廣泛的應用。關于改進RRT算法詳情可參考：路徑規(guī)劃——改進RRT算法：https://zhuanlan.zhihu.com/p/51087819 2.3 滾動在線RRT算法 基本RRT算法傾向于遍歷整個自由空間直到獲得可行路徑，這使其不可能用于未知或動態(tài)環(huán)境中的機器人在線運動規(guī)劃。利用滾動規(guī)劃的思想可以將RRT算法進行改進，使其具備在線規(guī)劃能力。 2.3.1 滾動規(guī)劃機器人在未知或動態(tài)環(huán)境中運動時，只能探知其傳感器范圍內(nèi)有限區(qū)域內(nèi)的環(huán)境信息。機器人利用局部信息進行局部運動規(guī)劃，并根據(jù)一定的評價準則得到局部目標。

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詳解路徑規(guī)劃算法

雙向規(guī)劃思想也被采用，衍生出RRTExtExt，RRTExtCon，RRTConCon等多種算法。基本RRT算法收斂到終點位姿的速度可能比較慢。為了提高算法的效率和性能，需不斷對該算法進行改進。如為了提高搜索效率采用雙向隨機搜索樹(Bi~RRT)，從起始點和目標點并行生成兩棵RRT，直至兩棵樹相遇，算法收斂。由于這個算法相比于原始RRT有更好的收斂性，因此在目前路徑規(guī)劃中是很常見的。NikAMelchior提出的粒子RRT算法，考慮了地形的不確定性，保證了在不確定性環(huán)境下搜索樹的擴展。Kuffner和Lavane又提出RRT-connectlv，使得節(jié)點的擴展效率大大提高。運動規(guī)劃中，距離的定義非常復雜，Pengcheng研究了在RRT生長過程中距離函數(shù)不斷學習的算法以降低距離函數(shù)對環(huán)境的敏感性。考慮到基本RRT規(guī)劃器得到的路徑長度一般是最優(yōu)路徑的1.3~1.5倍，英國的J.desmithl研究了變分法技術使其達到最優(yōu)。Amna A引入KD樹作為二級數(shù)據(jù)結(jié)構加速查找距離從環(huán)境中取出的隨機點最近的葉節(jié)點，降低了搜索成本。該算法在動態(tài)障礙物、高維狀態(tài)空間和存在運動學、動力學等微分約束的環(huán)境中的運動規(guī)劃已經(jīng)得到廣泛的應用。滾動在線RRT算法 基本RRT算法傾向于遍歷整個自由空間直到獲得可行路徑，這使其不可能用于未知或動態(tài)環(huán)境中的機器人在線運動規(guī)劃。利用滾動規(guī)劃的思想可以將RRT算法進行改進，使其具備在線規(guī)劃能力。滾動規(guī)劃機器人在未知或動態(tài)環(huán)境中運動時，只能探知其傳感器范圍內(nèi)有限區(qū)域內(nèi)的環(huán)境信息。

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算法解析：自動駕駛實時路徑規(guī)劃

所開發(fā)的算法（稱為RRT-Reach）搜索整棵樹中的威脅，假設每個策略都從障礙物中獲得了完美的知識，并且僅用兩輛車進行了仿真測試。在障礙處理方面，CL-RRT的另一個改進是由Aoude等人實施的。其中，高斯過程的最優(yōu)性估計需要進一步的研究，但需要在實際時間范圍內(nèi)進行偏差估計。 Karaman和Frazzoli（2011）開發(fā)了RRT*算法，以保證所提出路徑的最優(yōu)性。在RRT*中，所有可行連接都是根據(jù)其去代價來評估的，并且只在最小代價路徑上添加頂點到樹中。由RRT*找到的解決方案更有可能是最佳方案。Jeon等人（2013）采用RRT*算法，并通過半車動態(tài)模型計算出路徑，使用該動態(tài)模型可在U形轉(zhuǎn)彎處產(chǎn)生動態(tài)可行的軌跡，并在無障礙的環(huán)路環(huán)境中實現(xiàn)。雖然使用動態(tài)模型會導致更多的計算工作用于樹邊緣的可行性檢查，但與RRT*的組合會導致在給定控制輸入間隔內(nèi)（即由路線規(guī)劃師提供）最優(yōu)的解決方案，但不一定是全局最優(yōu)的。 Garrote等人（2014）也使用RRT*，但使用兩個額外的例程對其進行修改（一個用于碰撞檢查，另一個用于展開）。在碰撞檢查方面，對于每一個探測到的節(jié)點，都要測量碰撞檢查的時間，以限定規(guī)劃所需的時間。懲罰例程負責檢查從每個新節(jié)點生長樹是否可行或不可行。利用這兩個額外的特征增強RRT*算法的思想是根據(jù)動態(tài)障礙物的運動來擴展樹。在Garrote等的工作（2014），ego車輛模擬為矩形，障礙物為圓形。該算法僅在靜態(tài)障礙物和動態(tài)障礙物的模擬環(huán)境中進行了測試，沒有對仿真性能進行統(tǒng)計測試。 Reyes Castro等人（2013）給出了更先進的技術。車輛和路網(wǎng)的動力學系統(tǒng)被形成Kripke結(jié)構（Kripke，1963），并使用非確定性有限自動機來捕捉交通規(guī)則。

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RRT算法的相關專題、標簽、搜索

RRT算法 RRT Star RRT_Conncet RRT-2D RRT-3D 算法 rrt算法 motion planning算法是從機器人領域發(fā)展起來的，逐漸發(fā)展出適用于自動駕駛領域的各種算法。論文[1]對motion planning的軌跡生成方法做了綜述，介紹的方法如下圖所示。基于采樣搜索的算法：dijkstra、rrt、a*、hybird a*和lattice等；基于曲線插值的算法在ｌｓｄｙｎａ中，有拉格朗日算法、歐拉算法和ａｌｅ算法三種處理連續(xù)體的算法退火算法遺傳算法顯示算法與隱式算法歐拉算法轉(zhuǎn)sph算法

RRT算法的最新內(nèi)容

58基于matlab的采樣的運動規(guī)劃算法-RRT

39基于matlab的全局路徑規(guī)劃算法中的快速擴展隨機樹RRT路徑規(guī)劃算法及其改進方法RRT Sta

基于matlab的全局路徑規(guī)劃算法中的快速擴展隨機樹RRT路徑規(guī)劃算法及其改進方法RRT Star、RRT_Conncet是一種具有狀態(tài)約束的非線性系統(tǒng)生成開環(huán)軌跡的技術，相比于其他算法可以輕松處理障礙物的問題。程序中的各參數(shù)已進行詳細說明，起點坐標，終點坐標，步長，迭代數(shù)等均可根據(jù)需求進行更改，程序已調(diào)通。

詳解路徑規(guī)劃算法

基本RRT算法收斂到終點位姿的速度可能比較慢。為了提高算法的效率和性能，需不斷對該算法進行改進。如為了提高搜索效率采用雙向隨機搜索樹(Bi~RRT)，從起始點和目標點并行生成兩棵RRT，直至兩棵樹相遇，算法收斂。由于這個算法相比于原始RRT有更好的收斂性，因此在目前路徑規(guī)劃中是很常見的。NikAMelchior提出的粒子RRT算法，考慮了地形的不確定性，保證了在不確定性環(huán)境下搜索樹的擴展。

無人駕駛汽車局部路徑規(guī)劃算法研究

Taheri等［15］基于RRT算法提出了模糊貪婪快速探索隨機樹算法，減少了節(jié)點的數(shù)量，降低了算法的計算復雜度；宋曉琳等［16］利用高斯分布函數(shù)結(jié)合期望路徑模型，在RRT算法中引入啟發(fā)式搜索機制尋找合適的避障路徑，最后用B樣條曲線插值的方法進行光滑化處理，解決了RRT算法規(guī)劃的路徑不平滑的問題；杜明博等［17］在RRT算法基礎上結(jié)合了環(huán)境約束和車輛自身的約束，實現(xiàn)了復雜的低速環(huán)境的路徑規(guī)劃。

自動駕駛規(guī)劃方法綜述

Sampling based planners 這個主要介紹了RRT算法，嗯非常經(jīng)典好用，如果有感興趣的可以單獨開講。 C.

算法解析：自動駕駛實時路徑規(guī)劃

表2給出了構造RRT的基本算法（LaValle，1998）。

低空無人機自主避障算法綜述

AGUILAR等[30]提出RRT* GL算法，其結(jié)合了RRT*目標算法以及RRT*限制算法的特點，在降低尋找可靠解計算成本的同時，增加了路徑周圍的樹枝密度，從而產(chǎn)生一個更短的路徑而不會增加迭代次數(shù)。但是該算法僅能實現(xiàn)漸近最優(yōu)，即在有限的時間內(nèi)僅能得到次優(yōu)解。