解释这行代码： for i = i:size(T.v,2)-1 dist = sqrt((Pnew(1) - T.v(i).x)^2 + (Pnew(2) - T.v(i).y)^2); if dist < r && i ~= minInd %计算当前点经过Pnew的代价，如果更小就更新 this_cost = dist + tmp_cost; if this_cost < T.v(i).cost %如果没有发生碰撞 this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dist,Imp) continue; end T.v(i).cost = this_cost; T.v(i).xPre = Pnew(1); T.v(i).yPre = Pnew(2); T.v(i).indPre = k;

这段代码的作用是更新树 `T` 中与新加入节点 `Pnew` 相邻的节点的代价和父节点。

具体地，它使用一个 `for` 循环遍历树 `T` 中与新节点距离小于阈值 `r` 的节点。对于每个相邻节点，它计算从新节点到相邻节点的距离，并将其存储在变量 `dist` 中。然后，它判断相邻节点是否为新节点的父节点，如果是，则跳过该节点。接下来，它计算新节点经过相邻节点到达根节点的代价，即从相邻节点到根节点的代价加上从新节点到相邻节点的距离。如果这个代价比相邻节点当前的代价更小，那么就更新相邻节点的代价和父节点。需要注意的是，这里的代价是指从根节点到当前节点的路径代价，而不是从起点到当前节点的路径代价。因此，它需要计算从新节点到相邻节点的距离，并加上相邻节点到根节点的代价，才能得到从起点到相邻节点的路径代价。

如果更新后的代价小于相邻节点的当前代价，则说明通过新节点到达相邻节点的路径更优，可以将相邻节点的父节点更新为新节点，并更新相邻节点的代价。

在更新之前，它还会检查从新节点到相邻节点的路径上是否存在障碍物。如果存在碰撞，则跳过该相邻节点，不进行更新。

相关问题

解释这行代码：for i = i:size(T.v,2)-1 dist = sqrt((Pnew(1) - T.v(i).x)^2 + (Pnew(2) - T.v(i).y)^2); if dist < r && i ~= minInd %计算当前点经过Pnew的代价，如果更小就更新 this_cost = dist + tmp_cost; if this_cost < T.v(i).cost %如果没有发生碰撞 this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dist,Imp) continue; end T.v(i).cost = this_cost; T.v(i).xPre = Pnew(1); T.v(i).yPre = Pnew(2); T.v(i).indPre = k;

这段代码是基于RRT算法的路径规划中的一部分，用于更新树中节点的代价和父节点。

具体来说，这段代码实现了以下几个步骤：

1. 遍历树中除了新节点和其父节点之外的所有节点。
2. 计算新节点Pnew和当前节点的距离dist，如果小于给定的半径r且当前节点不是新节点的父节点，则表示当前节点可以作为新节点的父节点。
3. 计算从起点到当前节点再到新节点的代价this_cost，如果比当前节点的代价小，则更新当前节点的代价和父节点为新节点。
4. 如果从当前节点到新节点的路径与障碍物相交，则跳过此次循环。

这段代码的目的是更新树中节点的代价和父节点，以寻找更优的路径。具体来说，当新的节点加入树中后，需要遍历树中所有节点，找到可以作为新节点的父节点的节点，并计算从起点到该节点再到新节点的代价。如果该代价比该节点原来的代价更小，则更新该节点的代价和父节点为新节点，以便后续的路径规划算法能够找到更优的路径。

解释这行代码： for i = i:size(T.v,2)-1 dist = sqrt((Pnew(1) - T.v(i).x)^2 + (Pnew(2) - T.v(i).y)^2); if dist < r && i ~= minInd %计算当前点经过Pnew的代价，如果更小就更新 this_cost = dist + tmp_cost; if this_cost < T.v(i).cost %如果没有发生碰撞 this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dist,Imp) continue; end T.v(i).cost = this_cost; T.v(i).xPre = Pnew(1); T.v(i).yPre = Pnew(2); T.v(i).indPre = k;

这段代码是基于RRT算法的路径规划中的一部分，用于更新树中节点的代价和父节点。

具体来说，这段代码实现了以下几个步骤：

1. 遍历树中除了新节点和其父节点之外的所有节点。
2. 计算新节点Pnew和当前节点的距离dist，如果小于给定的半径r且当前节点不是新节点的父节点，则表示当前节点可以作为新节点的父节点。
3. 计算从起点到当前节点再到新节点的代价this_cost，如果比当前节点的代价小，则更新当前节点的代价和父节点为新节点。
4. 如果从当前节点到新节点的路径与障碍物相交，则跳过此次循环。

这段代码的目的是更新树中节点的代价和父节点，以寻找更优的路径。具体来说，当新的节点加入树中后，需要遍历树中所有节点，找到可以作为新节点的父节点的节点，并计算从起点到该节点再到新节点的代价。如果该代价比该节点原来的代价更小，则更新该节点的代价和父节点为新节点，以便后续的路径规划算法能够找到更优的路径。