大数据分析中带有动画的常用路径规划算法

　　大数据分析中带有动画的常用路径规划算法,该存储库实现了机器人技术中常用的一些路径规划算法，包括基于搜索的算法和基于采样的算法。我们为每种算法设计了动画以显示运行过程。
 

　　目录结构

　　动画-基于搜索

　　最佳第一&Dijkstra
 

　　A *和A *变体

　　动画-基于采样
 

　　RRT和变体

　　文件
 

　　搜索库计划
 

　　1)A *：启发式确定最小成本路径的正式基础
 

　　2)学习实时A *：实时搜索学习：统一框架
 

　　3)实时自适应A *：实时自适应A *
 

　　4)终身计划A *：终身计划A *
 

　　5)随时修复A *： ARA *：随时A *具有次优性的可界
 

　　6)D *：针对部分已知环境的最佳和有效路径规划
 

　　7)D * Lite： D * Lite
 

　　8)字段D *：字段D *：基于插值的路径规划器和重新规划器
 

　　9)随时D *：随时动态A *：随时，重新计划算法
 

　　10)聚焦D *：用于实时重新计划的聚焦D *算法
 

　　11)势场， [PPT]：操纵器和移动机器人的实时避障
 

　　12)混合A *：自动驾驶路径规划中的实用搜索技术
 

　　基于抽样的计划
 

　　1)RRT：快速探索随机树：路径规划的新工具
 

　　2)RRT连接： RRT连接：一种有效的单查询路径规划方法
 

　　3)Extended-RRT：机器人导航的实时随机路径规划
 

　　4)动态RRT：使用RRT重新计划
 

　　5)RRT *：用于优化运动计划的基于采样的算法
 

　　6)Anytime-RRT *：使用RRT *的随时运动计划
 

　　7)闭环RRT *(CL-RRT *)：实时运动规划及其在自主城市驾驶中的应用
 

　　8)Spline-RRT *：基于样条RRT *的最佳路径规划，用于在三维环境中运行的固定翼无人机
 

　　9)LQR-RRT *：具有自动衍生的扩展启发法的基于采样的最佳运动计划
 

　　10)RRT#：松弛方法在基于采样的算法中用于最佳运动规划
 

　　11)RRT * -Smart：RRT *的快速收敛实施，朝着最佳解决方案发展
 

　　12)消息灵通的RRT *：基于可采样椭圆启发法的直接采样，重点关注基于采样的最佳路径规划
 

　　13)快速行进树(FMT *)：一种基于快速行进采样的方法，可以在多个维度上进行最佳运动规划
 

　　14)使用下限(MPLB)进行运动规划：使用成本下限进行渐近最优运动规划
 

　　15)批处理通知树(BIT *)：通过隐式随机几何图的启发式引导搜索进行基于采样的最佳规划
 

　　16)高级批次信息树(ABIT *)：采用高级图搜索技术的基于采样的计划
 

　　17)自适应信息树(AIT *)：通过自适应启发式算法的快速渐近最优路径规划