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基本RRT算法更偏向于遍历所有自由空间直到获取可行路由性，这使得它不能够进行未知或动态环境条件中的机器人实时运动计划。利用滚动计划的思路可以将RRT算法加以完善，使之更具有实时规划能力。 滚动规划 机器人在不确定的或动态周围环境中行走时，可以探知在其传
获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【路径规划】基于matlab RRT算法求解机器人避障路径规划问题【含Matlab源码 319期】 点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。 获取代码方式2： 付费专栏Matlab路径规划（初级版） 备注： 点击上面蓝色字体付费专栏Matlab路径规划（初
经过前面对RRT的介绍，我们发现基于采样的规划算法与基于图搜索的规划算法都是通过对路径树进行拓展新节点，来找到起点到终点的路径解。RRT家族通过随机采样来生成这棵路径树，随机采样会面临采样低效的问题——大部分采样的新节点都无益于提升路径解的最优性。动
1. 背景介绍 路径规划是指在给定的环境中找到从起点到终点的最佳路径的过程。它在现实生活中有着广泛的应用，包括无人驾驶、物流配送、机器人导航等领域。随着人工智能和计算机技术的发展，路径规划技术也在不断地得到改进和应用。 路径规划中常见的算法可以分为
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在机器人路径规划领域，人工势场方法（Artificial Potential Field，APF）和快速搜索树（Rapidly-exploring Random Tree，RRT）是两种常用的算法，用于实现机器人避障规划。这两种方法可以结合使用，以在复杂环境中生成安全有效的路径。 人工势场方法是一种基于力的路径规划方法，通
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