A C++ implementation of the IRL algorithms RTIRL[1] and RLT[2]. These algorithms replace the MDP framework by a RRT* planner[3]. So, their goal is to learn the weights of the RRT* cost function that lead the planner to behave similarly to the demonstrations.

Spline-RRT*: Optimal path planning based on spline-RRT* for fixed-wing UAVs operating in three-dimensional environments; LQR-RRT*: Optimal Sampling-Based Motion Planning with Automatically Derived Extension Heuristics; RRT#: Use of Relaxation Methods in Sampling-Based Algorithms for Optimal Motion Planning

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RRT算法是一种单查询(single-query)算法，目标是尽可能快的找到一条从起点到终点的可行路径。它的搜索过程类似于一棵树不断生长、向四周扩散的过程，它以起点作为根节点构建一棵搜索树T。

本文详细介绍了RRT（快速随机探索树）及其基本步骤，以及RRT*算法的改进，包括重写和随机重连，以提升路径优化效果。 通过实例演示了如何在Python中实现这两种算法，帮助读者理解在路径规划中如何寻求最优解。 提示：前面写了A*、 Dijkstra算法. RRT 的中文名为快速随机探索树，它的原理很简单，实际上就是维护一棵路径树：从起点开始，在空间中随机采样，并找到路径树上与采样点最接近且能与它无障碍地连接的点，连接这个点与采样点，将采样点加入路径树， …

2023年11月4日 · RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于树结构的路径规划算法。它通过随机扩展树的节点，不断探索未知区域、找到可行路径，并最终连接起始点和目标点。RRT算法具有较好的快速探索能力和较低的计算复杂度，适用于多种环境下的路径规划问题。

2024年4月12日 · 双向扩展RRT（Bidirectional Rapidly-Exploring Random Trees）算法是一种改进的RRT算法，它同时从起始点和目标点出发，在两个方向上生成两棵树，通过不断扩展这两棵树来搜索可行路径。 下面是该算法的详细介绍： 方法： 初始化： 将起始点和目标点分别加入两棵树的根节点。 扩展节点： 从第一棵树中选择一个随机节点进行扩展，生成新节点。 在第二棵树中，将该新节点作为随机点，第二棵树中新节点生成方式与标准RRT算法一样，根据一定策略在第二 …

2023年1月5日 · RRT*是一种基于采样的最优化路径规划方式，与RRT的区别是，RRT尽量使新节点以及其周围的节点到起点的cost (可以是路径或者时间等目标函数)最短，而不是仅仅寻找离它近的节点，而且在找到路径后不会停止，而是继续进行采样来优化得到的路径。 尽管RRT算法是一个相对高效率，同时可以较好的处理带有非完整约束的路径规划问题的算法，并且在很多方面有很大的优势，但是RRT算法并不能保证所得出的可行路径是相对优化的。 因此许多关于RRT算法 …

2023年2月27日 · RRT和RRT*都是基于采样点的路径规划，都是从空间中随机的选取一个点，并把此点作为树生长的方向。 首先会在空间中随机产生一个样本点，然后在树中寻找一个距离该样本点最近的树节点，然后以树节点和样本点连成直线，根据自己设定的步长，在这条直线的方向产生一个新的树节点，并且把刚才的树节点设置为新节点的父节点。 循环遍历，直至新产生的节点距离目标点的位置小于阈值，即找到了可行路径。 产生的效果如下图： 1.在经典RRT中为了提高路 …

A ROS package of a path-planning method based on Bidirectional RRT*, which use the intermidiate points as the global information instead of the full path.