首页
Python
Java
前端
数据库
Linux
Chatgpt专题
开发者工具箱
kinodynamic专题
Kinodynamic RRT-connect(Rapidly-exploring Random Tree-Connect)算法例子
Kinodynamic RRT-connect(Rapidly-exploring Random Tree-Connect)算法 是一种结合了快速扩展随机树(RRT)和动力学约束的路径规划算法。它特别适用于需要考虑动力学和运动学约束的复杂机器人系统,如人形机器人、无人驾驶汽车等。 主要原理 RRT基本原理: RRT算法通过在空间中随机采样点,并从现有树的节点向这些随机点扩展,逐步构建一棵覆
阅读更多...
hybird A*算法、Kinodynamic A*算法
系列文章目录 提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录 系列文章目录前言一、hybird A*算法(1)hybird A*算法应用场景(2)hybird A*算法算法原理步骤1.stage 1:在连续坐标系下进行启发式搜索(使用改进的启发式搜索A*算法)(1)hybrid A* 和A*的相同点(2)hybrid A*在A*基础
阅读更多...
动力学约束下的运动规划算法——Kinodynamic RRT*算法
一、RRT * 算法回顾 为了更好的理解Kinodynamic RRT*算法,我们先来回顾一下RRT * 算法 RRT * 先通过Sample函数随机选取一个点Xrand,然后通过Near函数找到当前树上距离Xrand最近的一个点Xnear,再通过Steer函数,沿着从Xnear到Xrand的方向走一步,步长为Stepsize,得到一
阅读更多...