rrt*算法matlab

RRT*算法是一种用于路径规划的算法，它在RRT算法的基础上进行了改进。RRT*算法的MATLAB实现中包含了几个函数。其中，collision_check函数用于检测新节点pnew与最近节点p_nearest之间是否存在碰撞。该函数通过遍历障碍物列表obstacle_list，计算新节点与每个障碍物的距离，并判断是否小于障碍物的半径，如果小于则返回碰撞标志collisionflag为1，表示存在碰撞。[1]

另外，FindNearest函数用于找到节点树中距离随机采样点p_rand最近的节点。该函数通过计算p_rand与每个节点的距离，找到距离最小的节点的索引minID，并返回该索引。如果存在多个距离最小的节点，只取第一个返回。[2]

而Sample函数用于生成随机采样点X_rand。该函数通过判断一个随机数是否小于0.5来确定是进行均匀采样还是使用目标点作为采样点。如果小于0.5，则在地图的范围内随机生成一个点作为采样点；否则，采样点为目标点。[3]

综上所述，RRT*算法的MATLAB实现中包含了collision_check、FindNearest和Sample等函数，它们分别用于检测碰撞、寻找最近节点和生成随机采样点。

相关问题

rrt*算法matlab代码

以下是一个简单的MATLAB实现RRT*算法的代码：

clc; clear all; close all;

start_point = [0, 0];
goal_point = [8, 8];
max_iter = 5000;
delta_q = 0.5;
goal_radius = 0.5;
obstacle_radius = 1;

q_start.cost = 0;
q_start.parent = 0;
q_start.pos = start_point;
nodes(1) = q_start;

figure(1)
hold on
plot(start_point(1), start_point(2), 'ro', 'MarkerSize',10,'MarkerFaceColor','r')
plot(goal_point(1), goal_point(2), 'go', 'MarkerSize',10,'MarkerFaceColor','g')
rectangle('Position',[2,2,2,2],'FaceColor',[0 .5 .5])
rectangle('Position',[5,5,2,2],'FaceColor',[0 .5 .5])
axis([-1 10 -1 10])
axis square
grid on

for i = 2:max_iter
    q_rand = [rand(1)*10, rand(1)*10];
    
    % Find nearest node
    [q_near, q_near_ind] = find_nearest(q_rand, nodes);
    q_new = steer(q_near, q_rand, delta_q);
    
    if obstacle_free(q_near, q_new, obstacle_radius)
        % Find nearby nodes
        near_inds = find_near(q_new, nodes, delta_q * 3);
        
        % Choose parent
        q_min = q_near;
        C_min = q_new.cost + cost(q_near, q_new);
        for j = 1:length(near_inds)
            q_near_n = nodes(near_inds(j));
            if obstacle_free(q_near_n, q_new, obstacle_radius) && q_near_n.cost + cost(q_near_n, q_new) < C_min
                q_min = q_near_n;
                C_min = q_near_n.cost + cost(q_near_n, q_new);
            end
        end
        
        % Rewire
        for j = 1:length(near_inds)
            q_near_n = nodes(near_inds(j));
            if obstacle_free(q_new, q_near_n, obstacle_radius) && q_new.cost + cost(q_near_n, q_new) < q_near_n.cost
                q_near_n.parent = length(nodes);
                nodes(near_inds(j)) = q_near_n;
            end
        end
        
        % Add to tree
        q_new.cost = C_min;
        q_new.parent = q_min;
        nodes(end+1) = q_new;
        
        % Check if goal reached
        if norm(q_new.pos - goal_point) < goal_radius
            goal_node = length(nodes);
            break;
        end
    end
    
    % Plotting
    if mod(i, 100) == 0
        plot(q_new.pos(1), q_new.pos(2), 'bo', 'MarkerSize', 5, 'MarkerFaceColor', 'b')
        plot([q_near.pos(1), q_new.pos(1)], [q_near.pos(2), q_new.pos(2)], 'b')
        pause(0.01)
    end
end

% Find path
path = [goal_point];
while true
    curr_node = nodes(goal_node);
    path = [curr_node.pos; path];
    goal_node = curr_node.parent;
    if goal_node == 1
        path = [start_point; path];
        break;
    end
end

% Plot path
plot(path(:,1), path(:,2), 'r', 'LineWidth', 2)

这段代码实现了RRT*算法来规划机器人在一个二维空间中的路径。请注意，该代码仅用于演示和学习目的，并不是一个完整的路径规划解决方案。

informed rrt*算法matlab

### 回答1：
informed RRT*算法是一种在路径规划中广泛应用的算法。它是基于Rapidly-exploring Random Tree (RRT) 算法的改进版本。与标准的RRT算法相比，informed RRT*算法在搜索空间中引入了启发式信息，以加速路径搜索过程。

在使用Matlab实现informed RRT*算法时，需要进行以下步骤：

1. 定义问题：首先需要明确问题的定义，包括起点、终点以及障碍物的位置和形状。这可以通过在Matlab中定义数组或矩阵来实现。

2. 初始化：在Matlab中，需要初始化一个空的树结构，该树是RRT*算法中的数据结构。可以使用图的方式来表示树，并为起始节点创建一个节点。

3. 搜索：使用循环来搜索最优路径。在每次循环中，随机生成一个新的节点，并根据启发式信息选择离该节点最近的树节点。将新生成的节点添加到树中，并检查新节点是否与障碍物相交。如果相交，则舍弃该节点。然后，通过计算新节点与最近树节点之间的代价，更新树结构。

4. 路径提取：当目标节点连接到树时，可以使用最短路径提取算法（如Dijkstra算法）来提取最优路径。通过沿着树的父节点进行回溯，可以找到从起点到终点的最短路径。

5. 可视化：在Matlab中，可以使用绘图函数来可视化树结构和最优路径。可以将起点、终点以及障碍物使用不同的颜色标记出来，使结果更直观可见。

通过以上步骤，可以在Matlab中实现informed RRT*算法，并获得路径规划的结果。这个算法在许多领域都有广泛的应用，如机器人导航、自动驾驶和游戏开发等。

### 回答2：
Informed RRT*算法是一种路径规划算法，是Rapidly-exploring Random Tree (RRT) 算法的改进版本。RRT*算法的目标是在给定环境中搜索从起点到目标点的最优路径。

与传统的RRT算法不同，Informed RRT*算法通过引入启发式信息来指导树的生长方向，从而加快了搜索速度。启发式信息可以是地图的差异指标，比如可通行区域和不可通行区域的边界，或者是预先计算的距离估计值。

在Informed RRT*算法中，树生长方式采用了两种策略：探索策略和改善策略。在探索策略下，树会优先向未探索区域生长，以找到可行的路径；在改善策略下，树会通过剪枝和重新连接节点的方式改善现有的路径。这两种策略交替进行，直到找到一条从起点到目标点的最优路径或者达到了搜索时间上限。

Informed RRT*算法的实现可以使用Matlab编程语言。首先，需要定义一个包含起点和目标点的空树，并设置搜索时间上限。然后，通过生成随机点和树节点的方式生长树，直到达到搜索时间上限。生长树的过程需要根据启发式信息来确定生长方向，并通过计算距离估计值来选择最佳的节点进行连接。当树达到目标区域时，根据改善策略对树进行修剪和重新连接，直到找到最优路径。

最后，通过追踪树节点之间的连接关系，可以得到从起点到目标点的最优路径。这条路径可以通过Matlab的绘图函数来可视化，以便在地图上显示出路径规划的结果。

总之，Informed RRT*算法是一种使用启发式信息引导的路径规划算法，可以通过Matlab实现，通过生长树和改善策略来搜索最优路径，并通过绘图函数可视化路径结果。