利用RRT算法实现垂直车位自动泊车，需满足车辆运动学约束，要求输出泊车轨迹并绘制泊车轨迹

好的，这是一个关于RRT算法实现垂直车位自动泊车的问题。RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）是一种基于随机采样的树型路径搜索算法，常用于机器人路径规划和运动规划。

在垂直车位自动泊车的场景中，我们需要考虑车辆的运动学约束，包括车辆的最大转角、最大速度、最大加速度等。基于这些约束，可以设计一个合适的运动模型，用来模拟车辆的运动轨迹。

接下来，我们可以利用RRT算法来搜索一条合适的泊车轨迹。具体步骤如下：

1. 定义搜索空间

在垂直车位自动泊车的场景中，搜索空间可以定义为车辆的初始位置和目标位置之间的空间。可以将车辆的位置和方向作为状态来描述。

2. 构建RRT树

从初始状态开始，利用随机采样的方法生成一些随机状态，并将这些状态插入到RRT树中。在插入新状态的过程中，需要考虑运动学约束，使得新状态和父状态之间的运动轨迹是可行的。

3. 搜索目标状态

在RRT树中搜索与目标状态最近的状态，可以使用欧几里得距离或其他指标来衡量状态之间的距离。

4. 回溯路径

从目标状态开始，利用RRT树的父节点信息，回溯出一条从初始状态到目标状态的路径。这条路径就是泊车轨迹。

5. 绘制泊车轨迹

利用泊车轨迹，可以绘制出车辆在泊车过程中的运动轨迹。可以使用MATLAB、Python等工具来实现绘制。

总结起来，利用RRT算法实现垂直车位自动泊车，需要先定义搜索空间和运动模型，然后利用RRT算法搜索泊车路径，并最后绘制泊车轨迹。