基于rrt算法实现实际地图船舶航路避障规划代码

基于RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法实现船舶航路避障规划的代码如下：

首先，需要导入所需的库和模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from shapely.geometry import LineString, Point

接下来定义RRT算法的主要函数：

def rrt(start, goal, obstacles, max_iter=1000, step_size=0.5):
    tree = [start]
    for _ in range(max_iter):
        random_point = get_random_point()
        nearest_point = get_nearest_point(tree, random_point)
        new_point = steer(nearest_point, random_point, step_size)
        if not collides(new_point, obstacles):
            tree.append(new_point)
            if get_distance(new_point, goal) < step_size:
                return construct_path(tree, new_point)
    return None

其中，`start` 和 `goal` 分别代表起始点和目标点的坐标，`obstacles` 为障碍物的坐标列表。`max_iter` 为最大迭代次数，`step_size` 为每次迭代中移动的步长。

`get_random_point` 函数用于生成随机点的坐标。`get_nearest_point` 函数用于从已有的树中找到离随机点最近的点。`steer` 函数用于将最近点引向随机点，并在给定步长内生成新的点。`collides` 函数用于检测生成的新点是否与障碍物相交。`get_distance` 函数用于计算两个点之间的距离。

最后，`construct_path` 函数用于构建从起始点到目标点的路径。

下面是简单的实现示例：

start = (0, 0)
goal = (10, 10)
obstacles = [(5, 5), (3, 7), (8, 2), (6, 9)]  # 障碍物的坐标

path = rrt(start, goal, obstacles)

if path is not None:
    print("找到路径！")
    print("路径点数：", len(path))
else:
    print("未找到路径！")

# 可视化
plt.figure()
plt.plot([p[0] for p in path], [p[1] for p in path], '-r')
plt.scatter(start[0], start[1], c='g', marker='o')
plt.scatter(goal[0], goal[1], c='b', marker='o')
for obstacle in obstacles:
    plt.scatter(obstacle[0], obstacle[1], c='k', marker='s')
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("船舶航路避障规划")
plt.show()

该示例使用RRT算法在一个二维空间中规划船舶的航路，起始点为(0, 0)，目标点为(10, 10)，障碍物的位置由 `obstacles` 列表表示。若找到可行路径，则输出路径的点数；若未找到可行路径，则输出未找到路径的提示。最后，通过matplotlib库将起始点、目标点、障碍物和路径可视化。