SSF*算法路径规划mtlab代码
时间: 2023-06-30 14:04:42 浏览: 65
SSF*算法是一种基于采样的路径规划算法,相比于传统的基于图搜索的算法,它能够处理高维、复杂环境,同时具有较高的效率和可扩展性。以下是一个基于Matlab的简单实现,供参考:
```matlab
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% 设置地图大小
map = zeros(200);
map(1:10,:) = 1;
map(:,1:10) = 1;
map(end-9:end,:) = 1;
map(:,end-9:end) = 1;
% 设置起点和终点
start_pos = [20,20];
end_pos = [180,180];
% 设置采样数量和最大迭代次数
N = 1000;
max_iter = 5000;
% 设置探索半径和最小距离
exp_radius = 10;
min_dist = 5;
% 初始化树和起始节点
tree = [start_pos, 0];
nodes_added = 1;
% 进行搜索
for iter = 1:max_iter
% 采样新的节点
if rand < 0.5
sample_pos = randi(size(map), 1, 2);
else
sample_pos = end_pos;
end
% 查找最近的节点
[min_dist, min_idx] = min(sqrt(sum((tree(:,1:2) - sample_pos).^2, 2)));
nearest_node = tree(min_idx, 1:2);
% 计算新节点位置
new_pos = nearest_node + exp_radius * (sample_pos - nearest_node) / min_dist;
% 检查新节点是否合法
if map(round(new_pos(2)), round(new_pos(1))) == 1
continue
end
% 查找最近的节点
[min_dist, min_idx] = min(sqrt(sum((tree(:,1:2) - new_pos).^2, 2)));
nearest_node = tree(min_idx, 1:2);
% 检查新节点是否重复
if min_dist < min_dist
continue
end
% 检查新节点是否与最近节点相连
if ~check_collision(nearest_node, new_pos, map, min_dist)
continue
end
% 计算新节点的代价
new_cost = tree(min_idx, 3) + norm(new_pos - nearest_node);
% 更新树
tree = [tree; [new_pos, new_cost, min_idx]];
nodes_added = nodes_added + 1;
% 检查是否到达终点
if norm(new_pos - end_pos) < min_dist
break
end
end
% 提取路径
path = [end_pos];
node_idx = size(tree, 1);
while node_idx > 1
path = [tree(node_idx, 1:2); path];
node_idx = tree(node_idx, 4);
end
path = [start_pos; path];
% 绘制地图和路径
figure
imshow(map)
hold on
plot(path(:,1), path(:,2), 'LineWidth', 2, 'Color', 'r')
% 检查两点之间是否有障碍物
function is_collision = check_collision(p1, p2, map, min_dist)
is_collision = false;
n_points = ceil(norm(p2 - p1) / min_dist);
x = round(linspace(p1(1), p2(1), n_points));
y = round(linspace(p1(2), p2(2), n_points));
for i = 1:length(x)
if map(y(i), x(i)) == 1
is_collision = true;
break
end
end
end
```
该实现中,我们首先定义了一个简单的二维地图,并设置了起点和终点的位置。然后我们定义了采样数量和最大迭代次数,以及探索半径和最小距离。接着,我们初始化了树和起始节点,并进行了搜索。在搜索过程中,我们每次随机采样一个新的节点,并找到距离最近的树节点。然后,我们计算出新节点在探索半径内的位置,并检查该位置是否合法。如果合法,我们再次寻找最近的节点,并检查新节点是否与最近节点相连。如果满足条件,我们就将新节点添加到树中,并继续搜索。最后,我们提取路径并绘制地图和路径。
需要注意的是,这只是一个简单的Matlab实现,没有经过充分的测试和优化,仅供参考。实际应用中,可能需要对算法进行更多的调整和改进,以适应不同的环境和需求。