rrt算法路径规划matlab程序

RRt算法是一种基于树形结构的路径规划算法，可以用于机器人、自动驾驶等领域。在MATLAB中实现RRt算法，可以参考以下步骤：

1. 定义起点和终点，以及障碍物的位置和形状。
2. 初始化树，将起点作为根节点。
3. 重复以下步骤直到找到一条从起点到终点的路径：
a. 随机生成一个点，如果该点不在障碍物内，则将其加入树中。
b. 找到距离该点最近的树节点，并计算从该节点到该点的路径是否与障碍物相交。
c. 如果路径不相交，则将该点加入树中，并将该点与最近的树节点连接。
4. 返回从起点到终点的路径。

相关问题

rrt算法路径规划matlab

以下是使用MATLAB实现RRT算法进行路径规划的示例代码：

% RRT路径规划算法

% 初始化
clear all;

% 设置起点和终点
start = [0,0];
goal = [10,10];

% 设置障碍物
obstacles = [4,4,1; 5,5,1; 6,6,1; 7,7,1; 8,8,1];

% 设置RRT参数
stepsize = 1;
maxiter = 1000;
goalprob = 0.05;

% 初始化RRT
nodes = [start];
edges = [];
iter = 1;
found = false;

% 开始搜索
while iter <= maxiter && ~found
    % 随机采样
    if rand() < goalprob
        q = goal;
    else
        q = rand(1,2) * 10;
    end
    
    % 找到最近的节点
    d = inf;
    nearest = [];
    for i = 1:size(nodes,1)
        dist = norm(nodes(i,:) - q);
        if dist < d
            d = dist;
            nearest = nodes(i,:);
        end
    end
    
    % 扩展树
    newnode = nearest + stepsize*(q - nearest)/d;
    if ~collision(newnode, obstacles) % 判断是否有碰撞
        nodes = [nodes; newnode];
        edges = [edges; nearest, newnode];
        if norm(newnode - goal) < 0.5 % 判断是否到达目标点
            found = true;
        end
    end
    
    iter = iter + 1;
end

% 获取路径
if found
    path = [goal];
    while norm(path(1,:) - start) > 0.5
        for i = 1:size(edges,1)
            if norm(edges(i,2,:) - path(1,:)) < 0.5
                path = [edges(i,1,:); path];
                break;
            end
        end
    end
    path = [start; path];
else
    path = [];
end

% 绘制结果
figure;
hold on;
scatter(start(1), start(2), 'ro', 'LineWidth', 2);
scatter(goal(1), goal(2), 'ro', 'LineWidth', 2);
for i = 1:size(obstacles,1)
    circle(obstacles(i,1), obstacles(i,2), obstacles(i,3));
end
for i = 1:size(edges,1)
    plot([edges(i,1,1), edges(i,2,1)], [edges(i,1,2), edges(i,2,2)], 'b-', 'LineWidth', 1);
end
if ~isempty(path)
    plot(path(:,1), path(:,2), 'r-', 'LineWidth', 2);
end
axis equal;
xlim([-1, 11]);
ylim([-1, 11]);

% 判断是否碰撞
function c = collision(p, obstacles)
c = false;
for i = 1:size(obstacles,1)
    if norm(p - obstacles(i,1:2)) < obstacles(i,3)
        c = true;
        break;
    end
end
end

% 绘制圆形障碍物
function circle(x, y, r)
theta = linspace(0, 2*pi);
xunit = r * cos(theta) + x;
yunit = r * sin(theta) + y;
plot(xunit, yunit, 'k-', 'LineWidth', 1);
end

该代码使用RRT算法进行路径规划，并考虑了圆形障碍物的碰撞检测。其中，stepsize为RRT扩展树的步长，maxiter为最大迭代次数，goalprob为到达目标点的概率。将该代码保存为.m文件并运行即可看到路径规划结果。

机械臂rrt算法路径规划matlab

以下是基于matlab仿真的puma560机械臂RRT路径规划算法的步骤：

1.首先，需要定义机械臂的起始点和目标点，以及机械臂的关节极限和碰撞检测函数。

2.然后，使用RRT算法生成一棵树，其中包含起始点和目标点，并且每个节点都是机械臂的一个姿态。

3.在生成树的过程中，需要进行碰撞检测，以确保机械臂的每个姿态都是可行的。

4.一旦树生成完成，就可以使用最近邻搜索算法找到离目标点最近的节点，并且从该节点向起始点回溯，生成一条路径。

5.最后，可以使用matlab的3D绘图功能将机械臂的路径可视化。

以下是一个简单的matlab代码示例，用于实现基于puma560机械臂的RRT路径规划算法：

% 定义机械臂的起始点和目标点
start = [0, 0, 0, 0, 0, 0];
goal = [pi/2, pi/4, pi/2, 0, 0, 0];

% 定义机械臂的关节极限和碰撞检测函数
joint_limits = [-pi, pi; -pi, pi; -pi, pi; -pi, pi; -pi, pi; -pi, pi];
collision_fn = @(q) false;

% 使用RRT算法生成一棵树
tree = RRT(start, goal, joint_limits, collision_fn);

% 使用最近邻搜索算法找到离目标点最近的节点，并且从该节点向起始点回溯，生成一条路径
path = find_path(tree, start, goal);

% 将机械臂的路径可视化
plot_arm_path(path);