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
- 环境要求：确保您的MATLAB环境已正确配置。
- 代码运行：打开MATLAB，加载相应的代码文件，运行主程序即可。
- 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。
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。