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
时间: 2024-04-28 15:21:02 浏览: 19
这段代码是一个RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法中的一部分,用于构建一个机器人或其他物体在二维空间中的路径规划。具体来说,这段代码实现了以下两个步骤:
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,并记录其在树中的编号。这个过程需要遍历整棵树,并计算每个节点到随机点的距离,从而找到距离最近的节点。
其中,MaxIter是最大迭代次数,x_l和y_l是二维空间的边界,T是已经构建好的树结构。
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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
这段代码是 RRT 算法中的一部分,用于生成随机点 Prand。
循环变量 iter 从 1 开始,执行次数不超过 MaxIter 次。
在每次循环中,首先生成一个随机数 n,n 的取值范围为 [0, 1)。
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,表示以一定的概率直接将 Prand 赋值为目标点 goal,即 Prand = goal。
这样,每次循环中都会生成一个随机点 Prand,作为下一步 RRT 算法中的目标点,用于寻找从根节点到目标点的路径。
sims.fine <- foreach(sims = 1:n.iter, .combine = rbind) %do%什么意思
这段代码使用了`foreach`包中的函数,它对`1:n.iter`中的每个元素`sims`进行循环操作,并将循环的结果按行合并成一个矩阵。
具体来说,`foreach`函数的第一个参数`sims`是一个迭代器,它包含了需要循环的元素,这里是`1:n.iter`,表示从1到`n.iter`的整数序列。第二个参数`.combine`指定了如何将循环结果合并,这里使用了`rbind`函数,表示按行合并成一个矩阵。`.combine`参数还可以取其他的合并函数,比如`c`表示按顺序合并成一个向量,`list`表示合并成一个列表等。
`%do%`符号是`foreach`包中用于指定循环操作的符号,它后面跟着的是一个表达式,表示对每个元素`sims`执行的操作。在这段代码中,`%do%`后面的表达式没有给出,可能是在后面的代码中定义的。整个代码段的含义是,对于`1:n.iter`中的每个元素`sims`,执行某个操作,并将所有结果按行合并成一个矩阵`sims.fine`。