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。

相关问题

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。

pVec->x = v.y; pVec->y = -v.x;

这段代码中，pVec 是一个指向结构体的指针，结构体中包含 x 和 y 两个成员变量。v 也是一个结构体，包含 x 和 y 两个成员变量。这段代码的作用是将 v 向量绕原点逆时针旋转 90 度，并将结果保存到 pVec 指向的结构体中。

具体来说，pVec->x = v.y; 将 pVec 指向的结构体的 x 成员变量赋值为 v 向量的 y 成员变量。而 pVec->y = -v.x; 则将 pVec 指向的结构体的 y 成员变量赋值为 v 向量的 x 成员变量的相反数。这样就完成了将向量 v 逆时针旋转 90 度的操作。

需要注意的是，这段代码的实现与具体编程语言有关，上述代码可能是 C 或 C++ 代码，如果是其他语言可能会有不同的语法和实现方式。