基于采样的路径规划算法RRT的优化RRT*算法Kinodynamic-RRT*Anytime-RRT*InformedRRT*关于搜索树按搜索方向生长的计算方法基本的基于采样的路径规划算法RRT，在地图中进行采样取点，直到新的节点取到终点的一定阈值范围内，视为查找到路径，（RRT算法详细）。但是在这个规划过程中，找出的路径总是曲折的。为此对RRT算法进行了一系列优化：RRT*算法RRT*算法针对性地解决RRT算法生成路径不最优的缺陷左图是RRT算法原本生成的不平滑的路径，右图是RRT*算法伪代码。RRT*算法伪代码中，在新产生的节点x(new)画一个规定半径的圆，找到最近的节点为x1,x2,x

目录0专栏介绍1InformedRRT*原理2InformedRRT*流程3ROSC++实现4Python实现5Matlab实现0专栏介绍🔥附C++/Python/Matlab全套代码🔥课程设计、毕业设计、创新竞赛必备！详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)；局部规划(DWA、APF等)；曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。🚀详情：图解自动驾驶中的运动规划(MotionPlanning)，附几十种规划算法1InformedRRT*原理传统的RRT算法存在一些局限性。在复杂的环境中，RRT算法可能会生成较长的路径，因为它主要依赖于随机采样，路径的探索性较强，而对于局部信息的利用较少，这

本博客主要分为两部分：1、PINN模型论文解读2、PINN模型相关总结第一部分：PINN模型论文解读一、摘要基于物理信息的神经网络（Physics-informedNeuralNetwork，简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，同时尊重由一般非线性偏微分方程描述的任何给定的物理规律。原理：它不仅能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律，而且能够学习到数学方程描述的物理定律。优势：与纯数据驱动的神经网络学习相比，PINN在训练过程中施加了物理信息约束，因而能用更少的数据样本学习到更具泛化能力的模型。缺陷：PINN的缺点是较难处理高维数据，低维可以处理，因为所需训练数

本博客主要分为两部分：1、PINN模型论文解读2、PINN模型相关总结第一部分：PINN模型论文解读一、摘要基于物理信息的神经网络（Physics-informedNeuralNetwork，简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，同时尊重由一般非线性偏微分方程描述的任何给定的物理规律。原理：它不仅能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律，而且能够学习到数学方程描述的物理定律。优势：与纯数据驱动的神经网络学习相比，PINN在训练过程中施加了物理信息约束，因而能用更少的数据样本学习到更具泛化能力的模型。缺陷：PINN的缺点是较难处理高维数据，低维可以处理，因为所需训练数