RRT matlab 代码

RRT (Rapidly-exploring Random Tree) 是一种常用的路径规划算法，尤其适用于高维空间中的路径搜索问题。MATLAB 中实现 RRT 算法通常会涉及以下几个步骤：

1. 初始化：创建一棵随机树（Random Tree），根节点位于起始位置。
2. 随机采样：从环境空间中随机选择一个目标点（或叫扩展点）。
3. 连接尝试：寻找从当前树的最近节点到新采样点的最短路径，并可能通过生成新的边连接它们，形成一个新的节点。
4. 扩展树：如果新节点更接近目标并且未冲突（即不在障碍物内），将其添加到树中；否则，忽略它。
5. 重复：重复上述步骤直到找到一条到达目标的路径或达到最大迭代次数。

下面是一个简单的 MATLAB RRT 实现框架示例：

function [tree, path] = rrt(start, goal, obstacleFcn, maxIter)
    % 初始化
    tree = struct('nodes', {start}, 'edges', {}, 'goal', goal);
    
    for iter = 1:maxIter
        % 随机采样
        random_point = sampleSpace(obstacleFcn); % 根据障碍函数生成随机点
        
        % 连接尝试
        nearest_node = findNearest(tree.nodes, random_point);
        new_path = connect(nearest_node, random_point, obstacleFcn);
        
        % 检查扩展条件
        if isPathValid(new_path, obstacleFcn) && distance(goal, end(new_path)) < tolerance
            % 添加新节点和边
            addNodeAndEdge(tree, random_point, new_path);
            break; % 达到目标或满足精度要求，提前结束
        else
            % 如果失败，则仅增加随机节点到树中
            addNode(tree, random_point);
        end
    end
    
    % 构建路径
    path = buildPath(tree, start, goal);
end

% ... 其他辅助函数如 sampleSpace, findNearest, connect, addNode, addNodeAndEdge, isPathValid, buildPath 等

注意，这只是一个基本框架，实际应用中需要编写具体的辅助函数来处理各种细节，例如碰撞检测、路径验证等。如果你需要详细的代码实现，建议参考相关文献或在线开源库。