NRRT* 路线规划
时间: 2023-09-06 16:07:20 浏览: 80
NRRT*是一种基于卷积神经网络(CNN)的最优路径规划算法,它通过利用CNN模型产生的非均匀采样分布来改进传统的随机探索树算法(RRT)。具体而言,NRRT*使用了非均匀取样器将样本偏置到预测的采样区域,这个区域由神经网络生成,其中包含概率较大的最优路径。因此,NRRT*通过这种有偏采样过程获得更好的性能。
NRRT*的优势在于它能够快速找到最佳路径,并且在陷阱环境中表现出良好的性能。相比传统的RRT算法和基于可接受的椭球启发式的IRRT*算法,NRRT*能够在不增加额外时间成本的情况下获得良好的启发式路径。此外,NRRT*还克服了RRT算法对初始解敏感、收敛速度慢、内存和时间消耗大的局限性。
总的来说,NRRT*是一种利用卷积神经网络模型进行路径规划的算法,它通过非均匀采样和有偏取样过程来提高性能,并在快速找到最佳路径和处理陷阱环境方面表现出优势。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [神经RRT*:基于学习的最优路径规划 翻译+总结](https://blog.csdn.net/gggggg1234456/article/details/124300692)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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