tmp_cost = T.v(minInd).cost + step;

这一行代码的作用是计算新节点Qnew的代价，即从起点到Qnear的代价加上从Qnear到Qnew的代价（step）。具体来说，T.v(minInd).cost表示从起点到节点Qnear的代价，即路径长度或时间等。而step表示从Qnear到Qnew的距离，也可以看作是这段路径的代价。因此，tmp_cost表示从起点到新节点Qnew的代价，它等于从起点到Qnear的代价加上从Qnear到Qnew的代价。这个代价值将用于后续的节点选择过程，具体来说，我们将会选择代价最小的节点作为下一步的Qnear，以便在RRT树中不断向目标点方向扩展新节点。

相关问题

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

这段代码是一个基于RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法的路径规划算法中的一部分，用于扩展树的节点，并检查新节点是否与障碍物相交。

具体来说，这段代码实现了以下几个步骤：

1. 从树的节点中选择一个最近的节点Pnear。
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。
5. 在树中给定半径r内查找父节点，如果在这个半径内存在节点，则计算该节点到Pnew的距离，如果小于r，则将该节点作为Pnew的父节点，并更新该节点的代价cost。同时，如果从该节点到Pnew的路径与障碍物相交，则跳过此次循环。

这段代码的最终目的是扩展树的节点，寻找一条从起点到终点的路径，并避免路径与障碍物相交。

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;

这段代码实现了RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法中的一个关键步骤，即在树中找到距离随机点最近的节点Qnear，并且计算一个新的节点Qnew，将其添加到树中。具体来说，这段代码的作用如下：
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，它的位置是Qnear沿着向量Pvec前进一定步长（step）后得到的点；
5. 计算新节点Qnew的代价，即从起点到Qnear的代价加上从Qnear到Qnew的代价（step）。
这段代码的目的是扩展RRT树，使其不断向未被探索的区域扩展，最终找到一条从起点到目标点的路径。