RRT-Connect算法c++实现并注释
时间: 2024-05-07 17:20:37 浏览: 29
RRT-Connect算法是一种用于高维空间路径规划的有效算法。 它使用两个RRT(Rapidly Exploring Random Tree)树来搜索起点与终点之间的路径,并且在两个树之间建立连接以找到可行的路径。以下是RRT-Connect算法的C++实现和注释:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
using namespace std;
// 定义一个结构体表示二维点
struct Point {
double x, y;
Point(double x = 0, double y = 0) : x(x), y(y) {}
};
// 定义一个结构体表示RRT树节点
struct Node {
Point pt;
int parent;
Node(Point pt = Point(), int parent = -1) : pt(pt), parent(parent) {}
};
// 定义一个结构体表示RRT树
struct RRT {
vector<Node> nodes;
RRT(Point qInit) { nodes.push_back(Node(qInit)); }
// 添加一个节点到树中
int addNode(Node qNew) {
nodes.push_back(qNew);
return nodes.size() - 1;
}
// 获取某个节点
Node getNode(int i) const { return nodes[i]; }
// 获取树中节点的数量
int size() const { return nodes.size(); }
};
// 计算两点之间的距离
double dist(const Point &a, const Point &b) {
return sqrt((a.x - b.x) * (a.x - b.x) + (a.y - b.y) * (a.y - b.y));
}
// 在随机范围内生成一个随机点
Point randomPoint(double lowerX, double upperX, double lowerY, double upperY) {
double x = (double)rand() / RAND_MAX * (upperX - lowerX) + lowerX;
double y = (double)rand() / RAND_MAX * (upperY - lowerY) + lowerY;
return Point(x, y);
}
// 在RRT树中寻找最近的节点
int nearestNeighbor(const RRT &tree, const Point &q) {
int closest = 0;
double minDist = dist(tree.getNode(0).pt, q);
for (int i = 1; i < tree.size(); i++) {
double d = dist(tree.getNode(i).pt, q);
if (d < minDist) {
closest = i;
minDist = d;
}
}
return closest;
}
// 从最近邻节点到随机节点生成一个新节点
Node newConfig(const Point &q, const Point &qNearest, double stepSize) {
double d = dist(q, qNearest);
if (d < stepSize) return Node(q);
double theta = atan2(q.y - qNearest.y, q.x - qNearest.x);
double x = qNearest.x + stepSize * cos(theta);
double y = qNearest.y + stepSize * sin(theta);
return Node(Point(x, y));
}
// 检查两个点之间的路径是否在障碍物内
bool obstacleFree(const Point &a, const Point &b) {
// 在这里编写检查路径是否在障碍物内的代码
return true; // 如果路径没有被障碍物阻挡,返回true
}
// 检查两个点之间的路径是否在障碍物内,并且在RRT树中建立连接
bool connect(RRT &tree, const Point &q, double stepSize) {
int closest = nearestNeighbor(tree, q);
Node qNear = tree.getNode(closest);
Node qNew = newConfig(q, qNear.pt, stepSize);
if (obstacleFree(qNear.pt, qNew.pt)) {
int qNewIndex = tree.addNode(qNew);
tree.getNode(qNewIndex).parent = closest;
return true;
}
return false;
}
// RRT-Connect算法
vector<Point> rrtConnect(Point qInit, Point qGoal, double stepSize, int maxIterations) {
RRT rrtA(qInit), rrtB(qGoal);
for (int i = 0; i < maxIterations; i++) {
Point qRand = randomPoint(0, 1, 0, 1);
if (connect(rrtA, qRand, stepSize)) {
if (connect(rrtB, rrtA.getNode(rrtA.size() - 1).pt, stepSize)) {
// 找到一条可行路径
vector<Point> path;
int idx = rrtA.size() - 1;
while (idx != -1) {
path.push_back(rrtA.getNode(idx).pt);
idx = rrtA.getNode(idx).parent;
}
reverse(path.begin(), path.end());
idx = rrtB.size() - 1;
while (idx != -1) {
path.push_back(rrtB.getNode(idx).pt);
idx = rrtB.getNode(idx).parent;
}
return path;
}
}
swap(rrtA, rrtB);
}
return vector<Point>(); // 没有找到可行路径
}
// 测试代码
int main() {
srand(time(0));
Point qInit(0, 0), qGoal(1, 1);
double stepSize = 0.05;
int maxIterations = 10000;
vector<Point> path = rrtConnect(qInit, qGoal, stepSize, maxIterations);
if (!path.empty()) {
cout << "Found a feasible path:" << endl;
for (const auto &p : path) {
cout << "(" << p.x << ", " << p.y << ")" << endl;
}
} else {
cout << "Failed to find a feasible path." << endl;
}
return 0;
}
```
这是一个简单的RRT-Connect算法实现,使用了基本的C++数据结构和算法。注释中解释了每个关键步骤的实现细节。请注意,这个实现并没有包含障碍物检查的具体实现,你需要自己编写检查路径是否在障碍物内的代码。
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