RRT算法MATLAB代码仓库

项目介绍

本仓库包含基于采样的路径规划算法RRT、RRT和Informed RRT的MATLAB代码。这些代码是马里兰大学2018年春季学期ENPM661自主机器人规划课程的一部分。通过本项目，您可以深入了解这些算法的实现细节，并应用于自主机器人的路径规划任务中。

算法简介

RRT (Rapidly-exploring Random Tree)

RRT是一种快速探索随机树算法，通过随机采样和树的扩展来逐步构建路径。该算法适用于高维空间中的路径规划问题。

RRT* (Rapidly-exploring Random Tree Star)

RRT*是RRT的改进版本，通过在扩展树的过程中进行重新连接和路径优化，以获得更优的路径。

Informed RRT*

Informed RRT在RRT的基础上引入了启发式信息，通过限制采样区域来加速路径搜索过程，从而提高算法的效率。

使用说明

1. 环境要求：确保您的MATLAB环境已正确配置。
2. 代码运行：打开MATLAB，加载相应的代码文件，运行主程序即可。
3. 参数调整：根据具体需求，您可以调整算法的参数，如采样步长、目标区域等。

贡献

欢迎对本项目进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现了bug，请提交issue或pull request。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。

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希望通过本仓库的代码，您能够更好地理解和应用RRT系列算法，为自主机器人的路径规划提供有力支持。