用于在rrt算法中寻找路径
时间: 2024-03-28 13:26:12 浏览: 20
RRT(Rapidly-exploring Random Trees)算法是一种基于树形结构随机采样路径规划算法。RRT算法的主要思想是从起点开始,不断地在状态空间中进行随机采样,并将采样点连接到树上,直到找到一条路径连接起点和目标点。
在RRT算法中,找到路径的过程可以分为两个步骤:
1. 生成随机点:根据状态空间的特点,随机生成一个点,然后在树中找到最近的节点,将这个点与最近的节点连接起来,形成一条边。
2. 扩展树:将新生成的节点加入到树中,然后进行路径验证,判断新生成的路径是否有效。如果有效,则将该路径加入到树中,否则重新生成随机点,直到找到一条有效的路径。
通过不断的生成随机点和扩展树,RRT算法可以逐步地探索状态空间,并在其中找到一条有效的路径。
相关问题
rrt算法机械臂路径规划
RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法是一种常用的机器人路径规划算法,其思想是通过随机采样和构建搜索树的方式来寻找可行路径。在机械臂路径规划中,RRT算法可以被用于寻找从起点到目标点的可行路径,同时避开机械臂的障碍物。
具体实现时,RRT算法需要定义一个状态空间,包括机械臂的关节角度和末端执行器的位置姿态等信息。然后,通过随机采样在状态空间中生成一个新的状态,再利用搜索树中已有的状态来找到与新状态相邻的状态。在这个过程中,需要使用碰撞检测算法来检测机械臂是否与障碍物相交。如果新状态不与障碍物相交,则将其加入搜索树,否则丢弃该状态并重新采样。
最终,通过不断生成新的状态并加入搜索树,RRT算法可以找到起点到目标点的可行路径。为了使路径更加平滑,可以采用路径优化算法对路径进行平滑处理。
RRT算法 规划返回路径 matlab代码
以下是一个简单的RRT算法规划返回路径的matlab代码:
```matlab
% 定义起点和终点
start_point = [0, 0];
goal_point = [10, 10];
% 定义障碍物
obstacle = [3, 3; 4, 3; 4, 4; 3, 4];
% 定义RRT算法参数
max_iter = 1000;
max_distance = 0.5;
goal_tolerance = 0.5;
% 初始化树
tree(1).point = start_point;
tree(1).parent = 0;
% 开始RRT算法
for i = 2:max_iter
% 生成随机点
if rand() < goal_tolerance
random_point = goal_point;
else
random_point = [rand()*10, rand()*10];
end
% 寻找最近的点
min_distance = Inf;
for j = 1:length(tree)
distance = norm(random_point - tree(j).point);
if distance < min_distance
min_distance = distance;
nearest_point = tree(j).point;
nearest_index = j;
end
end
% 生成新的点
if min_distance > max_distance
new_point = nearest_point + max_distance*(random_point - nearest_point)/min_distance;
else
new_point = random_point;
end
% 检查新的点是否在障碍物中
if inpolygon(new_point(1), new_point(2), obstacle(:,1), obstacle(:,2))
continue;
end
% 添加新的点到树中
tree(end+1).point = new_point;
tree(end).parent = nearest_index;
% 检查是否到达终点
if norm(new_point - goal_point) < goal_tolerance
break;
end
end
% 生成返回路径
path = [tree(end).point];
while tree(end).parent ~= 0
tree(end) = tree(tree(end).parent);
path = [tree(end).point; path];
end
% 绘制树和路径
figure;
hold on;
% 绘制障碍物
patch(obstacle(:,1), obstacle(:,2), 'k');
% 绘制树
for i = 1:length(tree)
if tree(i).parent ~= 0
plot([tree(i).point(1), tree(tree(i).parent).point(1)], [tree(i).point(2), tree(tree(i).parent).point(2)], 'b');
end
end
% 绘制路径
plot(path(:,1), path(:,2), 'r', 'LineWidth', 2);
plot(start_point(1), start_point(2), 'go', 'MarkerSize', 10);
plot(goal_point(1), goal_point(2), 'ro', 'MarkerSize', 10);
axis equal;
```
该代码将生成一个随机树,并在障碍物中寻找一条路径以连接起点和终点。该代码还包括一个简单的路径规划算法,用于返回最短路径。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)