matlab路径规划rrt算法
时间: 2023-08-28 09:06:10 浏览: 83
以下是MATLAB实现的路径规划RRT算法的基本步骤:
1.定义起点和目标点,并确定障碍物区域。
2.创建RRT树,将起点作为树的根节点。
3.在障碍物区域内随机生成一个点作为目标点,或者直接使用预先定义的目标点。
4.从RRT树中选择最近邻节点(NN)。
5.在NN和目标点之间生成一条路径,并检查路径是否与障碍物相交。
6.如果路径与障碍物相交,则返回步骤4,否则将路径添加到RRT树中。
7.重复步骤4-6,直到生成的路径连接起点和目标点。
下面是MATLAB代码示例:
```matlab
% 定义起点和目标点
start = [0,0];
goal = [10,10];
% 定义障碍物区域
obstacle = [4,4,1; 6,6,1];
% 初始化RRT树
tree = [start, 0];
% 定义迭代次数
max_iter = 1000;
for i = 1:max_iter
% 随机生成一个点
q_rand = [rand()*10, rand()*10];
% 找到最近邻节点
[q_near, idx] = knnsearch(tree(:,1:2), q_rand);
% 生成路径
q_new = steer(q_near, q_rand);
% 检查路径是否与障碍物相交
if ~collision(q_new, obstacle)
% 将路径添加到RRT树中
tree(end+1,:) = [q_new, idx];
% 如果新节点接近目标点,则直接连接目标点
if norm(q_new - goal) < 0.5
break;
end
end
end
% 从RRT树中提取路径
path = goal;
while idx ~= 1
path = [tree(idx,1:2); path];
idx = tree(idx,3);
end
path = [start; path];
% 绘制路径和障碍物
figure;
plot(path(:,1), path(:,2), 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(obstacle(:,1), obstacle(:,2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
xlim([0 10]);
ylim([0 10]);
```
其中,`steer(q_near, q_rand)`函数用于生成路径,`collision(q_new, obstacle)`函数用于检查路径是否与障碍物相交,`knnsearch(tree(:,1:2), q_rand)`函数用于找到最近邻节点。你需要根据自己的具体需求进行修改和优化。