RRT算法在自动驾驶运动规划中所使用的代码

RRT（Rapidly-exploring Random Trees）是一种常用的路径规划算法，适用于自动驾驶运动规划中的动态环境。以下是一个简单的伪代码示例，展示了RRT算法的基本步骤：

class Node:
    def __init__(self, state):
        self.state = state
        self.parent = None

def rrt_planning(start, goal, obstacles):
    tree = [Node(start)]
    while True:
        # 随机采样一个点
        random_state = random_sample()

        # 查找树中距离采样点最近的节点
        nearest_node = find_nearest_node(tree, random_state)

        # 从最近节点向采样点延伸，生成新节点
        new_node = extend(nearest_node, random_state)

        # 若新节点与障碍物没有碰撞，则将其添加到树中
        if not collides(new_node, obstacles):
            tree.append(new_node)

        # 如果新节点接近目标点，则构建最终路径
        if distance(new_node.state, goal) < threshold:
            path = construct_path(new_node)
            return path

def random_sample():
    # 从状态空间中随机采样一个点
    return sampled_state

def find_nearest_node(tree, state):
    # 在树中查找距离给定状态最近的节点
    return nearest_node

def extend(node, state):
    # 从节点向给定状态延伸，生成新节点
    return new_node

def collides(node, obstacles):
    # 判断节点与障碍物是否碰撞
    return collides

def distance(state1, state2):
    # 计算两个状态之间的距离
    return distance

def construct_path(node):
    # 从终点开始构建路径
    path = []
    while node.parent:
        path.append(node.state)
        node = node.parent
    path.reverse()
    return path

上述代码只是一个简化的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行相应的修改和优化。此外，RRT算法还有一些改进的变种，如RRT*、RRT-connect等，可以根据具体需求选择合适的算法版本。