C++实现双向RRT算法 背景介绍 RRT(Rapidly-exploring Random Trees)是Steven M. LaValle和James J. Kuffner Jr.提出的一种通过所及构建空间搜索树实现对非凸高维空间快速搜索算法.该算法可以很容易的处理包含障碍和差分运动约束的场景,因此被广泛应用在各种机器人.无人车的运动规划场景中. 双向RRT算法 为了加快随机搜索树规划路径的速度,因此提出了一种新的搜索思路,即从起点和终点同时开始构建随机搜索树,并每次进行判断产生的节点是否满…

冒泡排序(Bubble Sort),是一种较简单的.稳定的排序算法.冒泡排序算法步骤:比较相邻的元素,如果第一个比第二个大,就交换他们两个的位置:对每对相邻的元素执行同样的操作,这样一趟下来,最后的元素就是最大的:除了已得出来的最大元素,把剩余的元素重复前面步骤,直到没有元素再需要比较为止,这样排序就完成了.冒泡算法,在最好情况下,时间复杂度为O(n):在最坏情况下,时间复杂度为O(n2):平均时间复杂度为O(n2). PHP实现冒泡排序.双向冒泡排序算法 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1…

本文翻译自:Qt 5.11 released 原文作者: Qt公司CTO兼Qt开源项目维护官Lars Knoll翻译校审:Richard.Hongfei.Haipeng 5月22日,我们提发布了Qt 5.11.与以往一样,Qt 5.11增加了许多新功能,并修复了许多现有功能的bug.一起来看看这些很酷的新功能吧! Qt Core 和Qt Network 我们对Qt Core做了许多细节优化.例如,一些工具类新增了引用传值的重载方法:补全了一些函数以保证API与STL的兼容性.我们的Item Mo…

用C#写了个汉字转拼音的小工具,和网上大部分工具不同,这个通过分词算法,解决了多音字的问题,并且提供声调,可开可关. 如题,用"银行 行不行 行家说了算"举例,如果转拼音却不能识别多音字,就惨了. 而这个小工具的效果如图: 实现了3种分词算法:* 正向最大匹配* 反向最大匹配* 双向最大匹配(这个双向匹配的歧义处理办法,还是本人创新...) 软件下载: http://pan.baidu.com/s/1mTg3T -----------------分割线-----------------…

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Python实现改进后的Bi-RRT算法实例 1.背景说明 以下代码是参照上海交通大学海洋工程国家重点实验室<基于改进双向RRT的无人艇局部路径规划算法研究>的算法思想实现的. 2.算法流程 产生随机节点pi 寻找T1中距离p1最近的节点pn 以pn为父节点按原始步长向pi延伸得到虚新节点pa 确定距离pi最近的障碍物 使用动态步长策略计算实际步长sf 按照实际sf延伸得到实际节点新pw 障碍物检测 通过则进入步骤8 否则重回步骤1 转角约束检测 通过则进入步骤9 否则重回步骤1 将pw加入T…

传统的路径规划算法有人工势场法.模糊规则法.遗传算法.神经网络.模拟退火算法.蚁群优化算法等.但这些方法都需要在一个确定的空间内对障碍物进行建模,计算复杂度与机器人自由度呈指数关系,不适合解决多自由度机器人在复杂环境中的规划.基于快速扩展随机树(RRT / rapidly exploring random tree)的路径规划算法,通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模,能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题.该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间,通过状态空间的随机…

早前写了一篇关于A*算法的文章:<算法:Astar寻路算法改进> 最近在写个js的UI框架,顺便实现了一个js版本的A*算法,与之前不同的是,该A*算法是个双向A*. 双向A*有什么好处呢? 我们知道,A*的时间复杂度是和节点数量以及起始点难度呈幂函数正相关的. 这个http://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/该网址很好的演示了双向A*的效果,我们来看一看. 绿色表示起点,红色表示终点,灰色是墙面.稍浅的两种绿色分别代表open节点和close节点:…

基于快速扩展随机树(RRT / rapidly exploring random tree)的路径规划算法,通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模,能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题.该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间,通过状态空间的随机采样点,把搜索导向空白区域,从而寻找到一条从起始点到目标点的规划路径,适合解决多自由度机器人在复杂环境下和动态环境中的路径规划.与PRM类似,该方法是概率完备且不最优的. RRT是一种多维空间中有效率的规划方法.它以一个初始点…