rrt剪枝优化matlab
时间: 2023-08-25 10:07:16 浏览: 68
在MATLAB中进行RRT剪枝优化,可以使用MATLAB的Robotics System Toolbox来实现。以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 创建一个Robotics System Toolbox的Rigid Body Tree对象
robot = robotics.RigidBodyTree;
% 定义机器人的链接
body1 = robotics.RigidBody('body1');
joint1 = robotics.Joint('joint1', 'revolute');
setFixedTransform(joint1, trvec2tform([0 0 0]));
body1.Joint = joint1;
addBody(robot, body1, 'base');
body2 = robotics.RigidBody('body2');
joint2 = robotics.Joint('joint2', 'revolute');
setFixedTransform(joint2, trvec2tform([1 0 0]));
body2.Joint = joint2;
addBody(robot, body2, 'body1');
% 设置RRT参数
rrt = robotics.RRT(robot);
rrt.NumNodes = 1000;
rrt.StepLength = 0.2;
% 生成RRT树
startConfig = [0, 0];
goalConfig = [pi/2, 0];
path = rrt.plan(startConfig, goalConfig);
% 执行RRT剪枝优化
path = rrt.prune(path);
% 可视化路径
show(rrt);
% 绘制路径
figure;
hold on;
plot(path(:,1), path(:,2), 'r-', 'LineWidth', 2);
scatter(startConfig(1), startConfig(2), 'go', 'filled');
scatter(goalConfig(1), goalConfig(2), 'ro', 'filled');
xlabel('关节1角度');
ylabel('关节2角度');
legend('优化后的路径', '起始点', '目标点');
```
在上述代码中,我们首先创建了一个Rigid Body Tree对象来定义机器人的链接和关节。然后,我们使用Robotics System Toolbox提供的RRT类来进行路径规划和剪枝优化。通过设置RRT的参数,如节点数和步长,我们可以生成RRT树并规划路径。接下来,我们使用`prune`函数对生成的路径进行剪枝优化。最后,我们使用`show`函数可视化RRT树,并使用`plot`函数绘制剪枝优化后的路径。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际情况可能会有所不同。你需要根据你的机器人模型和路径规划需求进行相应的修改和调整。