无人机路径规划算法rrt

### 无人机路径规划中的RRT算法

#### RRT算法概述
RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种广泛应用于机器人运动规划的方法，在无人机领域同样适用。该方法特别适合解决高维空间内的路径规划问题，能够有效应对复杂的环境约束条件[^1]。

#### MATLAB下的RRT算法实现
对于采用MATLAB作为开发工具的情况而言，可以通过构建树状数据结构并不断向环境中随机选取的目标点生长来探索未知区域，直到连接到终点位置为止。具体来说，就是从起始节点出发，按照一定策略挑选新的样本点，并尝试将其加入现有路径网络之中；如果新增加的部分不会与其他障碍物发生碰撞，则接受这次更新操作，反之则舍弃之。如此反复迭代直至满足终止条件——成功抵达目的地附近或是达到预设的最大循环次数限制[^2]。

function path = planPath(start, goal, map)
% 初始化参数设置
tree = struct('position', start, 'parent', []);
maxIter = 1e4;
stepSize = .5;

for iter = 1:maxIter
    % 随机选点
    randomPoint = getRandomFreePoint(map);
    
    % 寻找最近邻居
    nearestNodeIdx = findNearestNeighbor(tree, randomPoint);
    nearestNodePos = tree(nearestNodeIdx).position;
    
    % 向新方向前进一小步
    newPos = moveTowards(randomPoint, nearestNodePos, stepSize);
    
    % 检查是否碰到障碍物
    if ~isCollision(newPos, map)
        addChildToTree(tree, newPos, nearestNodeIdx);
        
        % 判断是否接近目标
        if isCloseEnough(newPos, goal)
            reconstructFinalPathFromTree(tree, newPos);
            break;
        end
    end
end

#### Python环境下RRT的应用实例
而在Python编程语言里，也有相应的库支持此类功能的快速搭建与测试工作。借助于`numpy`, `matplotlib.pyplot`等常用模块的帮助，开发者不仅可以轻松定义地图边界以及各类静态/动态阻碍物的位置分布情况，而且还能直观展示整个搜索过程及其最终成果。下面给出了一段简单的代码片段用于说明如何初始化一个基本版别的RRT对象：

import numpy as np
from rrt import RRT  # 假定已安装相应包或自定义类文件存在于此处

start_point = (0., 0.)
target_location = (8., 9.)
search_space_limits = (-2., 10.)  # x,y轴范围相同
obstacles_positions = [(3., 7.), ... ]  # 用户自行补充实际坐标值列表

path_planner = RRT(
    start=start_point,
    goal=target_location,
    rand_area=search_space_limits,
    obstacle_list=obstacles_positions
)

final_path = path_planner.plan()
print(final_path)