Pvec = [Prand(1) - Qnear(1),Prand(2) - Qnear(2)]; Pvec = Pvec/norm(Pvec); Qnew = Qnear+step*Pvec; tmp_cost = T.v(minInd).cost + step;

这段代码也是RRT算法的一部分，它的作用是生成新节点。具体来说，先计算从树中已有节点Qnear到随机生成的点Prand的向量Pvec，并将其归一化，得到一个单位向量。然后，以Qnear为起点，沿着Pvec方向前进一定距离step，得到新的节点Qnew。最后，计算从起点到Qnew的路径代价tmp_cost，用于之后的路径选择。

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Qnear = [T.v(minInd).x-0.5,T.v(minInd).y-0.5]; Pvec = [Prand(1) - Qnear(1),Prand(2) - Qnear(2)]; Pvec = Pvec/norm(Pvec); Qnew = Qnear+step*Pvec; tmp_cost = T.v(minInd).cost + step;

这段代码实现了RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法中的一个关键步骤，即在树中找到距离随机点最近的节点Qnear，并且计算一个新的节点Qnew，将其添加到树中。具体来说，这段代码的作用如下：
1. 从RRT树中找到距离随机点Prand最近的节点Qnear；
2. 计算向量Pvec，它的方向是从Qnear指向Prand；
3. 归一化向量Pvec的长度，得到单位向量，即方向和长度（模）都相同的向量；
4. 计算新节点Qnew的坐标，它的位置是Qnear沿着向量Pvec前进一定步长（step）后得到的点；
5. 计算新节点Qnew的代价，即从起点到Qnear的代价加上从Qnear到Qnew的代价（step）。
这段代码的目的是扩展RRT树，使其不断向未被探索的区域扩展，最终找到一条从起点到目标点的路径。

Pvec = Pvec/norm(Pvec);

这一行代码的作用是将向量Pvec归一化，即将其长度（模）变为1，同时保持其原来的方向不变。这一步操作非常重要，因为在RRT算法中，我们需要对向量进行加减、计算距离等操作，而这些操作都是基于向量长度相等的前提下进行的。因此，使用归一化后的向量可以方便我们进行计算，并且在后续的步骤中能够正确地计算新节点的坐标。