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渐进最优快速探索随机树法规划运动轨迹
时间: 2023-05-28 07:02:00 浏览: 53
渐进最优快速探索随机树法(RRT*)是一种用于规划机器人运动轨迹的算法。该算法可在高维空间中寻找最短路径,并以一种逐步优化的方式进行搜索。以下是该算法的基本流程:
1.初始化:将起始点存储为树的起始节点。
2.扩展:将一个新节点从起始点向树中添加。计算新节点与树上最近的节点之间的欧氏距离,并检查路径是否与障碍物相交。如果路径未与障碍物相交,则将节点添加到树中。
3.链接:将新节点链接到树上最近的节点。为新节点分配一个代价,该代价是从树的起始节点到新节点的距离。
4.重连:在树中找到其他的潜在连接,并计算不同路径之间的代价。如果发现代价较低的路径,则将节点重新连接到新路径上。
5.重复步骤2-4,直到达到目标点或时间限制。
RRT*算法可以在高维空间中进行搜索,因此它在机器人路径规划等领域中非常有用。它还是一种快速的算法,可以在较短的时间内找到一条较为优化的路径。
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```python
import numpy as np
# 创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵
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matrix2 = np.random.randn(3, 3)
# 打印两个矩阵
print("Matrix 1:\n", matrix1)
print("Matrix 2:\n", matrix2)
# 计算两个数组的点积并打印出来
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print("Dot product:\n", dot_product)
```
希望