RRT系列的采样规划算法,其随机采样特性可以有效解决维度灾难的问题 RRT*通过改进RRT的节点扩展方式,加入重连的机制,可以实现路径质量的渐近最优 BIT*结合了采样规划算法和搜索规划算法的优势,引入节点排序和边排序,在超椭球子集中执行排序搜索,可以避免将无价值的节点和边加入到生成树中,下面是BIT*的伪代码 伪代码参考文献: J. D. Gammell, S. S. Srinivasa, an
剪枝一词引自对树木的修剪,即修剪掉不必要的枝叶以调整树冠结构或更新枝叶等。而在算法中,剪枝思想则是避免不必要的操作和搜索,或在结果中修剪不必要的部分以获得更好的效果。 这里举三个不同类型算法的例子,以更好的理解剪枝思想的应用: 质数 剪枝一:最简单的判断n是否为质数的方法是根据其定义判断从2到n-1是否存在其约数,时间复杂度O(n);最常用的判断则是判断从2到sqrt(n)是否存在其约数,时间
python代码地址:RRT_and_Pruning RRT是Rapidly-exploring Random Tree的简写,是基于随机采样的一种路径规划方法,它能够快速地搜索整个状态空间,并偏向于还未探索的空间。 主体部分是节点扩展过程: **前提:**已知起点、终点和地图。 **步骤:**首先,在空间中随机采样一个节点q r a n d ,然后在当前的树中找到距离该随机点最近的节点q n
在论文中遇到了求解三维异面直线的距离和垂足的问题,网上资源参差不齐,遂把它记录下来,万一你也用得上呢 本文参考自:求3维度空间异面直线的垂足点 在此基础上做了更详细的论述、扩展和python实现 题设:假设有两条直线 L1,L2 ,以及两条直线的方向向量V1,V2,求其最短距离及其垂足。 直接求距离 对于最短距离,也即两异面直线公垂线的长度,有一个方便快捷的求解方法,选择L1上任意一点
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