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运动规划RRT*算法图解_a*算法和rrt算法哪个更好

a*算法和rrt算法哪个更好

RRT*算法:1

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具体过程:

1. 产生一个随机点xrand

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2. 在树上找到与xrand最近的节点xnearest

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3. 连接xrand与xnearest

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4. 以xrand为中心,ri为半径,在树上搜索节点。

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5. 找出潜在的父节点集合Xpotential_parent,其目的是要更新xrand,看看有没有比它更好的父节点。

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6. 从某一个潜在的父节点xpotential_parent开始考虑。

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7. 计算出xparent作为父节点时的代价。

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8. 先不进行碰撞检测,而是将xpotential_parent与xchild(也就是xrand)连接起来。

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9. 计算出这条路径的代价。

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10. 将新的这条路径的代价与原路径的代价作比较,如果新的这条路径的代价更小则进行碰撞检测,如果新的这条路径代价更大则换为下一个潜在的父节点。

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11. 碰撞检测失败,该潜在父节点不作为新的父节点。

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12. 开始考虑下一个潜在父节点。

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13. 将潜在父节点和xchild连接起来

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14. 计算出这条路径的代价。

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15. 将新的这条路径的代价与原路径的代价作比较,如果新的这条路径的代价更小则进行碰撞检测,如果新的这条路径代价更大则换为下一个潜在的父节点。

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16. 碰撞检测通过。

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17. 在树中将之前的边删掉。

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18. 在树中将新的边添加进去,将xpotential_parent作为xparent

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19. 遍历所有的潜在父节点,得到更新后的树。

在这里插入图片描述
以上内容来源于CMU机器人规划与决策课程的课件,课程的全套课件我上传在了CSDN上,需要的可以点击下载:CMU卡内基梅隆大学机器人规划与决策课程课件

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