RRT;泊车;matlab
时间: 2023-10-19 18:05:52 浏览: 55
RRT(Rapidly-exploring Random Tree)是一种路径规划算法,常用于机器人导航和运动规划领域。它以随机的方式在搜索空间中构建一棵树,通过不断扩展树的分支来探索潜在的路径。RRT算法被广泛应用于自动驾驶车辆的路径规划和避障。
泊车是指将车辆安全停放到指定的停车位中的动作。泊车可以分为垂直泊车和平行泊车两种形式。垂直泊车是指将车辆垂直停放到停车位中,而平行泊车是指将车辆与道路平行停放到停车位中。
Matlab是一种强大的科学计算软件,广泛应用于数学、工程、物理等领域的数据分析、建模和仿真等任务。它提供了丰富的函数库和工具箱,可以进行各种数值计算、数据可视化、编程和算法开发等任务。Matlab也被广泛用于控制系统设计、信号处理、图像处理、机器学习和深度学习等领域。
相关问题
rrt*matlab
rrt*是一种路径规划算法,它可以应用于机器人运动规划和自动驾驶等领域。该算法通过构建一个随机采样树来搜索可行的路径,快速找到起始点到目标点之间的最优路径。
MATLAB是一种强大的数值计算和科学编程软件,在路径规划领域也有着广泛的应用。使用MATLAB可以实现rrt*算法,并通过可视化的方式展示规划出的路径。
在MATLAB中,可以使用编程语言和函数库来实现rrt*算法。首先,我们需要定义一个地图以及起始点和目标点的位置。然后,在算法的每一次迭代中,通过随机采样和扩展来生成树的新分支,直到找到一条连接起始点和目标点的路径。在生成过程中,需要使用碰撞检测函数来判断新分支是否与地图中的障碍物发生碰撞,以确保生成的路径是可行的。
生成完整的路径后,可以使用MATLAB绘图函数将路径在地图上可视化。通过绘制起始点、目标点和路径,可以直观地了解路径规划的效果。同时,还可以计算路径的总长度、转弯次数等指标来评估路径规划的优劣。
总的来说,rrt*算法是一种强大的路径规划算法,结合MATLAB的编程和可视化功能,可以实现高效地路径规划,并对生成的路径进行可视化展示和评估。
RRT代码matlab
Sure! Here's a simple implementation of the RRT (Rapidly-Exploring Random Trees) algorithm in Matlab:
```matlab
classdef RRT
properties
map % occupancy map
start % start position
goal % goal position
tree % RRT tree
stepSize % step size for tree expansion
end
methods
function obj = RRT(map, start, goal, stepSize)
obj.map = map;
obj.start = start;
obj.goal = goal;
obj.tree = [start];
obj.stepSize = stepSize;
end
function path = plan(obj, maxIterations)
for i = 1:maxIterations
qRand = obj.generateRandomConfig();
qNearIdx = obj.findNearestNeighbor(qRand);
qNear = obj.tree(qNearIdx,:);
qNew = obj.extend(qNear, qRand);
if obj.isCollisionFree(qNear, qNew)
obj.tree = [obj.tree; qNew];
if norm(qNew - obj.goal) < obj.stepSize
path = [obj.tree; obj.goal];
return;
end
end
end
path = [];
end
function qRand = generateRandomConfig(obj)
xrange = size(obj.map, 2);
yrange = size(obj.map, 1);
qRand = [randi(xrange), randi(yrange)];
end
function qNearIdx = findNearestNeighbor(obj, qRand)
distances = vecnorm(obj.tree - qRand, 2, 2);
[~, qNearIdx] = min(distances);
end
function qNew = extend(obj, qNear, qRand)
direction = (qRand - qNear) / norm(qRand - qNear);
qNew = qNear + obj.stepSize * direction;
end
function collisionFree = isCollisionFree(obj, qNear, qNew)
indices = round(linspace(qNear(2), qNew(2), 10));
for idx = round(linspace(qNear(1), qNew(1), 10))
if obj.map(indices(idx), idx) == 1
collisionFree = false;
return;
end
end
collisionFree = true;
end
end
end
```
You can use the `RRT` class to plan a path from the start position to the goal position. Here's an example of how to use it:
```matlab
% Create a map (occupancy grid)
map = zeros(100, 100);
map(30:40, 30:60) = 1;
% Set the start and goal positions
start = [10, 10];
goal = [90, 90];
% Create an instance of the RRT planner
rrt = RRT(map, start, goal, 5);
% Plan the path
path = rrt.plan(1000);
% Plot the map and path
imagesc(map);
colormap(flipud(gray));
hold on;
plot(rrt.tree(:,1), rrt.tree(:,2), 'b.');
plot(path(:,1), path(:,2), 'r', 'LineWidth', 2);
plot(start(1), start(2), 'go', 'MarkerSize', 10);
plot(goal(1), goal(2), 'ro', 'MarkerSize', 10);
hold off;
```
This code creates a simple occupancy grid map with obstacles, sets the start and goal positions, creates an instance of the RRT planner, plans a path using 1000 iterations, and plots the map and path. You can adjust the map, start, goal, and step size values to suit your specific requirements.
Note that this implementation assumes a 2D grid map and uses Euclidean distance for nearest neighbor calculations.
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