STAR-CCM+

《RRT_Star算法在三维与二维路径规划中的应用》RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种用于复杂环境中寻找机器人路径的有效方法，属于概率道路规划的一种。其核心思想是通过随机生成树节点并逐步扩展树来探索配置空间，找到从起点到目标点的可行路径。在此基础上，RRT*（RRT Star）进一步优化，确保路径逐渐收敛到最优解。 本压缩包“RRT_Star_Algorithm.zip”包含RRT算法在三维和二维环境下的实现，提供了在MATLAB平台上的源代码，用户可根据需求进行修改。MATLAB因其强大的可视化功能*，非常适合进行路径规划仿真。 2D环境中的RR

这是为开发的MATLAB代码：D.C. Sale和A. Aliseda（2016）在“国家水力协会海洋能技术研讨会”上进行了潮能发电场景的计算模拟。本教程使用海洋通用循环模型（OCM）的边界条件，并考虑了复杂测深的影响，为不同时间运行的海洋水动力（MHK）涡轮场建立了CFD模拟。研究区域位于美国华盛顿州普吉特海湾。我们利用区域海洋建模系统（ROMS）提供的信息构建了嵌套的STAR-CCM+仿真，并将MHK涡轮机群集成到这些仿真中。嵌套域接收ROMS父域的边界条件，并进行STAR-CCM+模型初始化，可使用与ROMS相同的网格或根据不同来源创建更高分辨率的网格。