n = rand(); if n < 0.5 Prand = [unifrnd(0,x_l),unifrnd(0,y_l)]; else Prand = goal; end

时间: 2024-03-04 15:52:06 浏览: 60
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rand函数实现方法

star3星 · 编辑精心推荐
这段代码的作用是在一个二维平面上，生成一个随机点Prand。其中，rand()函数返回一个0到1之间的随机数n。如果n小于0.5，则生成一个在坐标范围为[0,x_l]和[0,y_l]内的随机点，其中x_l和y_l是平面的边界。如果n大于等于0.5，则生成目标点goal作为随机点Prand。这段代码一般用在路径规划算法中，用于生成随机起点和随机终点，以便进行路径搜索或者路径优化。
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解释这行代码：for iter = 1:MaxIter %step1.生成随机点 n = rand(); if n < 0.5 Prand = [unifrnd(0,x_l),unifrnd(0,y_l)]; else Prand = goal; end

如果 n 小于 0.5，表示以一定的概率在空间中随机生成一个点，这个点的横坐标和纵坐标均为在区间 [0,x_l] 和 [0,y_l] 中均匀分布的随机数，即 Prand = [unifrnd(0,x_l),unifrnd(0,y_l)]。 如果 n 大于等于 0.5，表示...

n = rand(); if n < 0.5 Prand = [unifrnd(0,a),unifrnd(0,b)]; else Prand = goal; end

如果这个随机数小于 0.5，那么就将 Prand 设置为在区间 [0,a] 和 [0,b] 中随机生成的一个点。如果随机数大于等于 0.5，那么就将 Prand 设置为目标点 goal。这种方式可以在一定程度上提高采样效率，但是也可能...

解释这行代码：for iter = 1:MaxIter %step1.生成随机点 n = rand(); if n < 0.5 Prand = [unifrnd(0,x_l),unifrnd(0,y_l)]; else Prand = goal; end %step2.遍历树找到最近点 minDis = sqrt((Prand(1) - T.v(1).x)^2 + (Prand(2) - T.v(1).y)^2); minInd = 1; for i = 2:size(T.v,2) dist = sqrt((Prand(1) - T.v(i).x)^2 + (Prand(2) - T.v(i).y)^2); if dist < minDis minDis = dist; minInd = i; end end

1.生成随机点：根据一个随机数n的值，决定是随机生成一个点（x坐标和y坐标都在一定范围内），还是将目标点作为随机点。 2.遍历树找到最近点：在当前已经构建好的树结构中，找到距离随机点最近的节点，并记录其在树...

优化这行代码：%开始主循环 for iter = 1:MaxIter %step1.生成随机点 n = rand(); Prand = n < 0.5 ? [unifrnd(0,x_l),unifrnd(0,y_l)] : goal; end %step2.遍历树找到最近点 minDis = sqrt((Prand(1) - T.v(1).x)^2 + (Prand(2) - T.v(1).y)^2); minInd = 1; dis = sqrt((Prand(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Prand(2) - [T.v(:).y]').^2); [minDis, minInd] = min(dis); end end %step3.扩展得到新节点 Pnew = [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y] + step * ([Prand(1),Prand(2)] - [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y]) / norm([Prand(1),Prand(2)] - [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y]); tmp_cost = T.v(minInd).cost + step; % disp('befor check!'); %step4.检查是否碰撞 continue_flag = iscollision1(Pnear,Pnew,Pvec,Img); continue_flag = continue_flag ? continue : []; %step5.父节点重选择，在给定半径里面选择父节dian for i = i:size(T.v,2) dis = sqrt((Pnew(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Pnew(2) - [T.v(:).y]').^2); valid_ind = find(dis <= r); for i = valid_ind this_cost = dis(i) + T.v(i).cost; if this_cost < tmp_cost this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dis(i),Img) continue; end tmp_cost = this_cost; minInd = i; end end end %step6.将Pnew插入到树中 T.v(end+1) = struct('x',Pnew(1),'y',Pnew(2),'xPre',T.v(minInd).x,'yPre',T.v(minInd).y,'cost',tmp_cost,'indPre',minInd); %画出生长出的树枝 plot([Pnew(2), T.v(minInd).y],[Pnew(1),T.v(minInd).x],'b','LineWidth',2); pause(0.01) %step7.重连接，以Pnew为父节点 for i = i:size(T.v,2)-1 dis = sqrt((Pnew(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Pnew(2) - [T.v(:).y]').^2); valid_ind = find(dis < r & (1:length(T.v) ~= minInd)); for i = valid_ind this_cost = dis(i) + tmp_cost; if this_cost < T.v(i).cost this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dis(i),Img) continue; end T.v(i).cost = this_cost; T.v(i).xPre = Pnew(1); T.v(i).yPre = Pnew(2); T.v(i).indPre = k; end end end %step8.检查是否到达目标点附近 dis2goal = sqrt((Pnew(1) - goal(1))^2 + (Pnew(2) - goal(2))^2); flag = dis2goal < threshold; k = flag*(size(T.v,2) + 1); T.v(k).x = flaggoal(1); T.v(k).y = flaggoal(2); T.v(k).xPre = flagPnew(1); T.v(k).yPre = flagPnew(2); T.v(k).cost = flag*(T.v(k-1).cost + dis2goal); T.v(k).indPre = flag*(k - 1); if flag disp('find path!'); break; end

这段代码的主要问题在于有重复的循环变量名，导致后面的循环会覆盖前面的循环变量。建议将内部循环的变量名修改为其他名称，避免冲突。 另外，可以考虑使用向量化的方式来优化代码，减少循环次数，提高运行效率。...

Qnear = [T.v(minInd).x-0.5,T.v(minInd).y-0.5]; Pvec = [Prand(1) - Qnear(1),Prand(2) - Qnear(2)]; Pvec = Pvec/norm(Pvec); Qnew = Qnear+step*Pvec; tmp_cost = T.v(minInd).cost + step;

1. 从RRT树中找到距离随机点Prand最近的节点Qnear； 2. 计算向量Pvec，它的方向是从Qnear指向Prand； 3. 归一化向量Pvec的长度，得到单位向量，即方向和长度（模）都相同的向量； 4. 计算新节点Qnew的坐标，它的位置...

minDis = sqrt((Prand(1) - T.v(1).x)^2 + (Prand(2) - T.v(1).y)^2); minInd = 1; for i = 2:size(T.v,2) dist = sqrt((Prand(1) - T.v(i).x)^2 + (Prand(2) - T.v(i).y)^2); if dist < minDis minDis = dist; minInd = i; end end

这段代码的作用是在一个图结构T中，找到距离随机点Prand最近的节点，并返回该节点在图中的索引minInd。具体实现是先计算随机点Prand和图中第一个节点之间的距离minDis，将该节点的索引minInd初始化为1。然后通过循环...

解释这行代码： minDis = sqrt((Prand(1) - T.v(1).x)^2 + (Prand(2) - T.v(1).y)^2); minInd = 1; for i = 2:size(T.v,2) dist = sqrt((Prand(1) - T.v(i).x)^2 + (Prand(2) - T.v(i).y)^2); if dist < minDis minDis = dist; minInd = i; end end

这里使用了勾股定理计算两点之间的距离，即 $\sqrt{(x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2}$，其中 (x1, y1) 和 (x2, y2) 分别表示两个点的坐标。 然后，从树 T 的第二个节点开始遍历所有节点，计算 Prand 与当前节点之间...

RRTstar (line 60) minDis = sqrt((Prand(1)-0.5 - T.v(1).x)^2 + (Prand(2)-0.5 - T.v(1).y)^2);

此处的 (Prand(1)-0.5, Prand(2)-0.5) 是为了将随机点的坐标从 [0,1] 映射到 [-0.5,0.5]，使其与节点的坐标系对齐。 这个距离值将用于计算树中其他节点与随机点之间的距离，并帮助选择最优的节点来扩展树。

for i = 2:size(T.v,2) dist = sqrt((Prand(1) - T.v(i).x)^2 + (Prand(2) - T.v(i).y)^2); if dist < minDis minDis = dist; minInd = i; end

这段代码的作用是在一个图结构T中，找到距离随机点Prand最近的节点，并返回该节点在图中的索引minInd。具体实现是通过循环遍历图中的所有节点，计算每个节点与随机点Prand之间的距离dist，如果该距离小于最小距离...

解释这行代码： %step3.扩展得到新节点 Pnear = [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y]; Pvec = [Prand(1) - Pnear(1),Prand(2) - Pnear(2)]; Pvec = Pvec/norm(Pvec); Pnew = Pnear+step*Pvec; tmp_cost = T.v(minInd).cost + step; % disp('befor check!'); %step4.检查是否碰撞 if iscollision1(Pnear,Pnew,Pvec,Imp) continue; end % disp('after check!'); %step5.父节点重选择，在给定半径里面选择父节dian for i = i:size(T.v,2) dist = sqrt((Pnew(1) - T.v(i).x)^2 + (Pnew(2) - T.v(i).y)^2); if dist <= r %处理在给定园范围里面的 this_cost = dist + T.v(i).cost; if this_cost < tmp_cost %判断是否有障碍物 this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dist,Imp) continue; end tmp_cost = this_cost; minInd = i; end end end

2. 生成一个随机点Prand，并计算出从Pnear到Prand的向量Pvec，并将其归一化。 3. 根据步长step，计算出新节点Pnew的坐标，即Pnear + step*Pvec。 4. 检查从Pnear到Pnew的路径是否与障碍物相交，若相交则跳过此次循环...

sqrt((Prand(1) - T.v(1).x)^2 + (Prand(2) - T.v(1).y)^2);

具体实现是计算随机点Prand和图中第一个节点之间的距离，其中Prand(1)表示随机点的x坐标，T.v(1).x表示图中第一个节点的x坐标，Prand(2)表示随机点的y坐标，T.v(1).y表示图中第一个节点的y坐标。该距离的计算公式是...

Pvec = [Prand(1) - Qnear(1),Prand(2) - Qnear(2)]; Pvec = Pvec/norm(Pvec); Qnew = Qnear+step*Pvec; tmp_cost = T.v(minInd).cost + step;

具体来说，先计算从树中已有节点Qnear到随机生成的点Prand的向量Pvec，并将其归一化，得到一个单位向量。然后，以Qnear为起点，沿着Pvec方向前进一定距离step，得到新的节点Qnew。最后，计算从起点到Qnew的路径代价...

Qnew = Qnear+step*Pvec;

具体来说，Qnear是已知的RRT树中距离随机采样点Prand最近的节点，而Pvec是从Qnear指向Prand的向量，并且经过归一化处理。因此，Qnew的坐标可以通过以下公式计算得到： Qnew = Qnear + step * Pvec 其中，step是一个...
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