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路径规划方法

传统的最短路径问题都是在假设权值确定的交通网络基础上进行研究。1 ．j 9 ( J _ 7 J U I ． 2 0 0 9 一种保持 A g e n t 团队队形的路径规划方法郑延斌。能够快速探索配置空间中的未知区域。随机采样算法被大量应用于求解高维空间多自由度机器人的运动规划问题。

路径规划方法Tag内容描述：<p>1、2014， 50 （4） 1引言快速扩展随机树算法（Rapidly-Exploring Random Tree， RRT） 1，通过对状态空间的随机采样，能够快速探索配置空间中的未知区域，因此能有效处理因配置空间维数增加而导致的 “维数灾难” 问题，并且能在规划过程中考虑机器人的动力学约束。近年来，随机采样算法被大量应用于求解高维空间多自由度机器人的运动规划问题，以及具有动力学约束的非完整性机器人轨迹规划中2。原始 RRT算法在求解具有复杂障碍物约束的路径规划问题时存在困难，计算效率很低，同时， RRT算法的随机采样特性将导致规划路。</p><p>2、总第 49 卷第 553 期 2012 年第 1期电测与仪表 E l ectri cal M easu rem ent In strum entati on V o1 49 N O 5 53 Jan 20 12 基于图论方法的路径规划应用冰苏永涛1 2 仉俊峰 1 北京林业大学北京 100083 2 东北林业大学哈尔滨 150040 摘要利用罔论方法来实现机器人寻优路径规划图论是一。</p>

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