Qnew = Qnear+step*Pvec;

这一行代码的作用是计算新节点Qnew的坐标，它的位置是Qnear沿着向量Pvec前进一定步长（step）后得到的点。具体来说，Qnear是已知的RRT树中距离随机采样点Prand最近的节点，而Pvec是从Qnear指向Prand的向量，并且经过归一化处理。因此，Qnew的坐标可以通过以下公式计算得到：
Qnew = Qnear + step * Pvec
其中，step是一个常数，表示从Qnear到Qnew的距离，它可以根据具体问题进行调整。这个公式的物理意义是，以Qnear为起点，按照向量Pvec的方向前进一段距离step，就可以到达新节点Qnew的位置。因此，这个公式可以帮助我们在RRT树中不断扩展新节点，直到找到一条从起点到目标点的路径。

相关问题

Pvec = [Prand(1) - Qnear(1),Prand(2) - Qnear(2)]; Pvec = Pvec/norm(Pvec); Qnew = Qnear+step*Pvec; tmp_cost = T.v(minInd).cost + step;

这段代码也是RRT算法的一部分，它的作用是生成新节点。具体来说，先计算从树中已有节点Qnear到随机生成的点Prand的向量Pvec，并将其归一化，得到一个单位向量。然后，以Qnear为起点，沿着Pvec方向前进一定距离step，得到新的节点Qnew。最后，计算从起点到Qnew的路径代价tmp_cost，用于之后的路径选择。

Qnear = [T.v(minInd).x-0.5,T.v(minInd).y-0.5]; Pvec = [Prand(1) - Qnear(1),Prand(2) - Qnear(2)]; Pvec = Pvec/norm(Pvec); Qnew = Qnear+step*Pvec; tmp_cost = T.v(minInd).cost + step;

这段代码实现了RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法中的一个关键步骤，即在树中找到距离随机点最近的节点Qnear，并且计算一个新的节点Qnew，将其添加到树中。具体来说，这段代码的作用如下：
1. 从RRT树中找到距离随机点Prand最近的节点Qnear；
2. 计算向量Pvec，它的方向是从Qnear指向Prand；
3. 归一化向量Pvec的长度，得到单位向量，即方向和长度（模）都相同的向量；
4. 计算新节点Qnew的坐标，它的位置是Qnear沿着向量Pvec前进一定步长（step）后得到的点；
5. 计算新节点Qnew的代价，即从起点到Qnear的代价加上从Qnear到Qnew的代价（step）。
这段代码的目的是扩展RRT树，使其不断向未被探索的区域扩展，最终找到一条从起点到目标点的路径。