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OMPL库实现一个RRT路径规划demo(AI辅助)

项目RRT*RRT#(理想)OMPL 支持✅❌(需自定义)渐进最优✅✅收敛速度慢快实现难度简单中等(需维护子树)推荐用途教学、基准测试实时机器人规划。

#python#人工智能
OMPL库实现一个RRT路径规划demo(AI辅助)

项目RRT*RRT#(理想)OMPL 支持✅❌(需自定义)渐进最优✅✅收敛速度慢快实现难度简单中等(需维护子树)推荐用途教学、基准测试实时机器人规划。

#python#人工智能
运动规划OMPL库使用,RRTstar路径规划应用代码C++(AI辅助写的)

特性RRT*采样区域全局随机椭圆区域(基于当前最优解)收敛速度较慢✅更快路径质量渐进最优✅更快逼近最优实现复杂度简单中等(需维护启发式采样)是否需要初始解❌ 否✅ 是(首次为全空间,之后缩小)🔍 原理:Informed RRT* 使用—— 只在“有可能找到更好解”的椭球区域内采样,避免无效探索。编译运行,比较两种算法性能导出数据进行分析或发表论文扩展到高维空间(如机械臂)、加入动力学约束等加入实

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C++之STL的algorithm(3)之查找算法(find、count、find_if、count_if)整理

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STL中的 std::vector 和 std::list 两序列容器的比较和适用场景

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#c++#开发语言
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