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（Visual Navigation）路径规划算法（三）RRT RRT* Informed RRT*及前三种算法总结

文章目录

  • RRT
    • 实现过程
    • 算法缺点
  • RRT*
    • 实现过程
  • Informed RRT*
    • RRT* 和 Informed RRT*的结果比较
    • 具体实现
  • 路径规划总结

  • RRT算法全称“快速扩展随机树算法”
  • 通过随机地图取点的方法进行路径规划
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RRT

实现过程

① 在地图中随机选择一个点 Xrand
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② 当前点设置为 Xnear
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③ 沿着 Xnear和Xrand连线方向 行进步长StepSize 且没有遇到障碍
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④ 第二次采样
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⑤ 行进步长长度时遇到障碍 则重新采样
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⑥ 直到新采样点距离 Xgoal 小于步长且连线无障碍物 则视为成功
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算法缺点

  • 最后一步随机采样到 Xgoal的概率比较小
  • 路径只有一次性 不能自我优化

RRT*

  • 鉴于RRT算法的局限性 引入更高效的RRT*算法
  • 通过更改 Xnew的父节点以实现更高效的路径规划
    （Visual Navigation）路径规划算法（三）RRT RRT* Informed RRT*及前三种算法总结_第8张图片

实现过程

① 假设规划了一些路径
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② 随机取点 在一定范围内连接已有节点与Xrand 计算每个连线的长度

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③ 选择距离最短的重新规划路径

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  • 下图为实际规划案例
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Informed RRT*

  • 在已有路径基础上限制在一定范围内取随机点重新优化规划
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RRT* 和 Informed RRT*的结果比较

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具体实现

  • 使用RRT*得到一条路径
  • 以Xstart 和 Xgoal的直线距离为焦距 路径长度为椭圆长轴 的椭圆内
  • 在椭圆内重新取点优化路径
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路径规划总结

（Visual Navigation）路径规划算法（三）RRT RRT* Informed RRT*及前三种算法总结_第16张图片

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  • BitTorrent DHT 协议中文翻译 justjavac bit
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    关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。 关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系，根据所挖掘的关联关系，可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。 例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度：3%，置信度：40%] 支持度3%：意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%：意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
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                   Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。          Spring 5.0的特性计划还在工作中，请保持关注，所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。  
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