informed rrt* matlab 代码
时间: 2024-10-12 20:10:24 浏览: 34
Informed RRT (Rapidly-exploring Random Tree)算法是一种基于随机采样的搜索算法,它结合了启发式信息来引导树的生长,使得搜索过程更有效率。在MATLAB环境中编写Informed RRT代码通常涉及以下几个步骤:
1. **库导入**:首先,需要导入必要的MATLAB库,如`robotics`或自定义的运动规划工具箱。
```matlab
% 导入所需库
if ~isToolboxAvailable('Robotics')
addpath(genpath(' Robotics Toolbox安装路径 '))
end
```
2. **定义节点和树结构**:创建Node类表示搜索空间中的点,并维护一个Tree结构用于存储节点和连接。
```matcb
classdef Node < handle
properties
x % 点的位置
parent % 父节点引用
path % 路径从起点到当前节点
end
methods
% 其他方法如初始化、计算距离等
end
end
function tree = InformedRRT(start, goal)
% 初始化树
tree.root = Node(start);
end
```
3. **采样与扩展**:选择一个采样点,然后使用启发式函数(比如A*或Dijkstra)评估其接近目标的程度,指导向目标方向扩展。
```matlab
function new_node = sample(tree, goal)
% 随机采样并计算启发式值
rand_point = ... % 根据需求生成随机位置
heuristic_value = ... % 计算启发式值
new_node = ... % 使用启发式值排序后扩展树
end
function extend(tree, new_node)
% 树的扩展操作
...
end
```
4. **回溯路径**:当找到目标节点时,通过回溯parent指针形成实际的路径。
```matlab
function path = find_path(tree, goal)
% 回溯路径
path = [goal path(end).parent.path];
end
```
5. **完整算法循环**:不断运行采样、扩展和路径查找,直到找到可行路径或达到最大迭代次数。
```matlab
while ~tree.contains(goal) && iterations < max_iterations
% 运行算法核心步骤
end
```
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