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🔥 内容介绍
移动机器人路径规划旨在解决从起始状态到目标状态在给定空间内创建无碰撞路径的问题，这是无人作业的关键支撑技术。为解决渐近最优快速扩展随机树星形算法（RRT *）存在的收敛速度慢、规划效率低及路径成本高等问题，本文提出了一种基于混合采样策略和回溯选择父节点的改进运动规划器（Fast- RRT *）。首先，在采样阶段结合目标偏置策略与约束采样以降低采样盲目性；其次，在选择新节点父节点时，通过追溯最近节点的祖先节点直至初始状态，从而获得比 RRT *算法成本更低的路径。为确保路径可行性，采用三次B样条曲线对路径进行平滑处理。通过 MATLAB 和V-rep平台验证了Fast- RRT *算法的有效性。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function cost = getCostFromRoot(PAth_h, parent, child_node)
cost = PAth_h(parent,4)+ norm(child_node - PAth_h(parent,1:2));
end
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
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