RRT路径规划算法c++实现

RRT(Rapidly-exploring Random Tree)是一种基于随机采样的路径规划算法，它可以在高维空间中快速地搜索可行路径。下面是RRT算法的c++实现步骤：
1. 定义节点结构体，包括节点坐标、父节点指针等信息。
2. 定义随机采样函数，用于在搜索空间中随机采样一个点。
3. 定义节点扩展函数，用于将新采样的点与树中已有节点连接，并判断是否与障碍物相交。
4. 定义路径搜索函数，用于在树中搜索可行路径。
5. 定义路径优化函数，用于对搜索到的路径进行优化。
6. 实现主函数，包括初始化树、循环搜索、输出结果等步骤。

参考资料中提到了基于MFC实现的RRT路径规划算法，可以作为参考实现。同时，参考资料中也提供了c++实现的代码，可以供参考学习。

相关问题

RRT-Connect算法c++实现并注释

RRT-Connect算法是一种用于高维空间路径规划的有效算法。 它使用两个RRT（Rapidly Exploring Random Tree）树来搜索起点与终点之间的路径，并且在两个树之间建立连接以找到可行的路径。以下是RRT-Connect算法的C++实现和注释：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <ctime>
#include <cstdlib>

using namespace std;

// 定义一个结构体表示二维点
struct Point {
    double x, y;
    Point(double x = 0, double y = 0) : x(x), y(y) {}
};

// 定义一个结构体表示RRT树节点
struct Node {
    Point pt;
    int parent;
    Node(Point pt = Point(), int parent = -1) : pt(pt), parent(parent) {}
};

// 定义一个结构体表示RRT树
struct RRT {
    vector<Node> nodes;
    RRT(Point qInit) { nodes.push_back(Node(qInit)); }

    // 添加一个节点到树中
    int addNode(Node qNew) {
        nodes.push_back(qNew);
        return nodes.size() - 1;
    }

    // 获取某个节点
    Node getNode(int i) const { return nodes[i]; }

    // 获取树中节点的数量
    int size() const { return nodes.size(); }
};

// 计算两点之间的距离
double dist(const Point &a, const Point &b) {
    return sqrt((a.x - b.x) * (a.x - b.x) + (a.y - b.y) * (a.y - b.y));
}

// 在随机范围内生成一个随机点
Point randomPoint(double lowerX, double upperX, double lowerY, double upperY) {
    double x = (double)rand() / RAND_MAX * (upperX - lowerX) + lowerX;
    double y = (double)rand() / RAND_MAX * (upperY - lowerY) + lowerY;
    return Point(x, y);
}

// 在RRT树中寻找最近的节点
int nearestNeighbor(const RRT &tree, const Point &q) {
    int closest = 0;
    double minDist = dist(tree.getNode(0).pt, q);
    for (int i = 1; i < tree.size(); i++) {
        double d = dist(tree.getNode(i).pt, q);
        if (d < minDist) {
            closest = i;
            minDist = d;
        }
    }
    return closest;
}

// 从最近邻节点到随机节点生成一个新节点
Node newConfig(const Point &q, const Point &qNearest, double stepSize) {
    double d = dist(q, qNearest);
    if (d < stepSize) return Node(q);

    double theta = atan2(q.y - qNearest.y, q.x - qNearest.x);
    double x = qNearest.x + stepSize * cos(theta);
    double y = qNearest.y + stepSize * sin(theta);
    return Node(Point(x, y));
}

// 检查两个点之间的路径是否在障碍物内
bool obstacleFree(const Point &a, const Point &b) {
    // 在这里编写检查路径是否在障碍物内的代码
    return true; // 如果路径没有被障碍物阻挡，返回true
}

// 检查两个点之间的路径是否在障碍物内，并且在RRT树中建立连接
bool connect(RRT &tree, const Point &q, double stepSize) {
    int closest = nearestNeighbor(tree, q);
    Node qNear = tree.getNode(closest);
    Node qNew = newConfig(q, qNear.pt, stepSize);

    if (obstacleFree(qNear.pt, qNew.pt)) {
        int qNewIndex = tree.addNode(qNew);
        tree.getNode(qNewIndex).parent = closest;
        return true;
    }
    return false;
}

// RRT-Connect算法
vector<Point> rrtConnect(Point qInit, Point qGoal, double stepSize, int maxIterations) {
    RRT rrtA(qInit), rrtB(qGoal);

    for (int i = 0; i < maxIterations; i++) {
        Point qRand = randomPoint(0, 1, 0, 1);

        if (connect(rrtA, qRand, stepSize)) {
            if (connect(rrtB, rrtA.getNode(rrtA.size() - 1).pt, stepSize)) {
                // 找到一条可行路径
                vector<Point> path;
                int idx = rrtA.size() - 1;
                while (idx != -1) {
                    path.push_back(rrtA.getNode(idx).pt);
                    idx = rrtA.getNode(idx).parent;
                }
                reverse(path.begin(), path.end());
                idx = rrtB.size() - 1;
                while (idx != -1) {
                    path.push_back(rrtB.getNode(idx).pt);
                    idx = rrtB.getNode(idx).parent;
                }
                return path;
            }
        }
        swap(rrtA, rrtB);
    }

    return vector<Point>(); // 没有找到可行路径
}

// 测试代码
int main() {
    srand(time(0));
    Point qInit(0, 0), qGoal(1, 1);
    double stepSize = 0.05;
    int maxIterations = 10000;
    vector<Point> path = rrtConnect(qInit, qGoal, stepSize, maxIterations);

    if (!path.empty()) {
        cout << "Found a feasible path:" << endl;
        for (const auto &p : path) {
            cout << "(" << p.x << ", " << p.y << ")" << endl;
        }
    } else {
        cout << "Failed to find a feasible path." << endl;
    }

    return 0;
}

这是一个简单的RRT-Connect算法实现，使用了基本的C++数据结构和算法。注释中解释了每个关键步骤的实现细节。请注意，这个实现并没有包含障碍物检查的具体实现，你需要自己编写检查路径是否在障碍物内的代码。

rrt路径规划c++代码

RRT路径规划C++代码是一种使用C++编写的基于RRT算法的路径规划代码。该代码实现了基于随机采样的路径规划算法和RRT*算法，并提供了算法伪代码。该代码结构与Python代码实现类似，但由于在自动驾驶中算法实现一般使用C++，因此该代码更适合在自动驾驶领域中使用。完整的代码可以在GitHub上找到。