用python实现双向RRT算法

双向RRT算法是一种用于路径规划的算法，它通过同时从起点和终点开始构建两棵树，直到两棵树相交或找到一条连接两棵树的路径。下面是用Python实现双向RRT算法的基本步骤：

1. 定义节点类：首先，我们需要定义一个节点类来表示树中的节点。节点类通常包含节点的坐标、父节点等信息。

2. 初始化树：创建两棵树，分别从起点和终点开始。起点和终点分别作为两棵树的根节点。

3. 扩展树：在每次迭代中，从起点树和终点树中选择一个树进行扩展。选择的方法可以是随机选择或者根据一定的启发式规则选择。

4. 生成新节点：在选择的树中，生成一个新的节点。可以通过随机采样或者使用启发式规则生成新节点。

5. 连接节点：将新生成的节点与树中最近的节点进行连接。可以使用欧氏距离或其他距离度量方法来计算最近的节点。

6. 检查碰撞：检查连接的路径是否与障碍物相交。如果相交，则舍弃该路径。

7. 更新树：将新生成的节点添加到选择的树中，并更新节点的父节点。

8. 判断终止条件：判断两棵树是否相交，或者是否找到了一条连接两棵树的路径。如果满足终止条件，则算法结束。

9. 生成路径：如果找到了连接两棵树的路径，从起点树和终点树中分别沿着父节点指针回溯，生成最终的路径。

下面是一些相关问题：

相关问题

双向rrt算法python代码

以下是双向RRT算法的Python代码示例：

import random
import math
import matplotlib.pyplot as plt

class RRTNode:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.parent = None

class BiRRT:
    def __init__(self, start, goal, obstacle_list, rand_area, expand_dist=0.5, goal_sample_rate=20, max_iter=500):
        self.start_node = RRTNode(start[0], start[1])
        self.goal_node = RRTNode(goal[0], goal[1])
        self.obstacle_list = obstacle_list
        self.min_rand = rand_area[0]
        self.max_rand = rand_area[1]
        self.expand_dist = expand_dist
        self.goal_sample_rate = goal_sample_rate
        self.max_iter = max_iter
        self.node_list1 = [self.start_node]
        self.node_list2 = [self.goal_node]
        self.path = []

    def planning(self):
        for i in range(self.max_iter):
            if random.randint(0, 100) > self.goal_sample_rate:
                rnd = self.get_random_node()
            else:
                rnd = self.goal_node
            nearest_node1 = self.nearest_node(self.node_list1, rnd)
            nearest_node2 = self.nearest_node(self.node_list2, rnd)
            new_node1 = self.steer(nearest_node1, rnd, self.expand_dist)
            new_node2 = self.steer(nearest_node2, rnd, self.expand_dist)
            if self.check_collision(new_node1) and self.check_collision(new_node2):
                self.node_list1.append(new_node1)
                self.node_list2.append(new_node2)
                self.connect(new_node1, new_node2)
                if self.calc_dist(new_node1, self.goal_node) < self.expand_dist:
                    final_node = self.steer(new_node1, self.goal_node, self.expand_dist)
                    if self.check_collision(final_node):
                        self.path = self.get_path(final_node)
                        return self.path
            self.node_list1, self.node_list2 = self.node_list2, self.node_list1

    def steer(self, from_node, to_node, extend_length=float("inf")):
        new_node = RRTNode(from_node.x, from_node.y)
        dist, angle = self.calc_distance_and_angle(new_node, to_node)
        if dist < extend_length:
            extend_length = dist
        new_node.x += extend_length * math.cos(angle)
        new_node.y += extend_length * math.sin(angle)
        new_node.parent = from_node
        return new_node

    def connect(self, from_node, to_node):
        from_node.parent = to_node

    def get_path(self, node):
        path = [[node.x, node.y]]
        while node.parent:
            node = node.parent
            path.append([node.x, node.y])
        return path

    def nearest_node(self, node_list, node):
        nearest_node = node_list[0]
        for n in node_list:
            if self.calc_dist(n, node) < self.calc_dist(nearest_node, node):
                nearest_node = n
        return nearest_node

    def calc_dist(self, from_node, to_node):
        return math.sqrt((from_node.x - to_node.x) ** 2 + (from_node.y - to_node.y) ** 2)

    def calc_distance_and_angle(self, from_node, to_node):
        dx = to_node.x - from_node.x
        dy = to_node.y - from_node.y
        dist = math.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2)
        angle = math.atan2(dy, dx)
        return dist, angle

    def check_collision(self, node):
        for (ox, oy, size) in self.obstacle_list:
            if math.sqrt((node.x - ox) ** 2 + (node.y - oy) ** 2) <= size:
                return False
        return True

    def get_random_node(self):
        if random.randint(0, 100) > self.goal_sample_rate:
            rnd = RRTNode(random.uniform(self.min_rand, self.max_rand), random.uniform(self.min_rand, self.max_rand))
        else:
            rnd = self.goal_node
        return rnd

    def plot_path(self):
        plt.plot([x for (x, y) in self.path], [y for (x, y) in self.path], '-r')
        for (ox, oy, size) in obstacleList:
            circle = plt.Circle((ox, oy), size, color='b')
            plt.gcf().gca().add_artist(circle)
        plt.plot(self.start_node.x, self.start_node.y, 'xr')
        plt.plot(self.goal_node.x, self.goal_node.y, 'xr')
        plt.axis('equal')
        plt.show()

if __name__ == '__main__':
    obstacleList = [(5, 5, 1), (3, 6, 2), (3, 8, 2), (5, 10, 2), (7, 9, 2), (9, 10, 2)]
    start = [0.0, 0.0]
    goal = [10.0, 10.0]
    rrt = BiRRT(start, goal, obstacleList, [-2, 12])
    path = rrt.planning()
    if path:
        print(path)
        rrt.plot_path()
    else:
        print("Cannot find path!") 

请注意，此示例仅用于演示双向RRT算法，并且可能需要根据您的具体需求进行修改。

双向rrt算法路径规划python

双向RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种用于路径规划的算法，它通过构建两棵树来搜索起始点和目标点之间的路径。下面是双向RRT算法路径规划的Python实现介绍：

1. 初始化：定义起始点和目标点，并创建两棵树，分别从起始点和目标点开始生长。

2. 生长树：在每次迭代中，随机生成一个点，并在树中找到最近的节点。然后，从该最近节点沿着随机生成的点方向生长一段距离，直到达到树中的一个新节点。

3. 连接树：在每次迭代中，检查两棵树是否相交。如果相交，则找到相交点，并将两棵树连接起来，形成一条路径。

4. 判断终止条件：当两棵树连接成功，或者达到最大迭代次数时，停止算法。

5. 生成路径：从连接成功的节点开始，依次回溯到起始点和目标点，形成一条完整的路径。

下面是一个简单的双向RRT算法的Python实现示例：

import numpy as np

class Node:
    def __init__(self, point):
        self.point = point
        self.parent = None

def distance(point1, point2):
    return np.linalg.norm(point1 - point2)

def generate_random_point():
    # 生成随机点的逻辑
    ...

def extend_tree(tree, random_point):
    nearest_node = None
    nearest_distance = float('inf')
    
    for node in tree:
        dist = distance(node.point, random_point)
        if dist < nearest_distance:
            nearest_node = node
            nearest_distance = dist
    
    new_point = # 从nearest_node沿着random_point方向生长一段距离得到的新点
    
    new_node = Node(new_point)
    new_node.parent = nearest_node
    tree.append(new_node)

def connect_trees(tree1, tree2):
    # 判断两棵树是否相交的逻辑
    ...

def rrt(start_point, goal_point, max_iterations):
    start_node = Node(start_point)
    goal_node = Node(goal_point)
    
    tree1 = [start_node]
    tree2 = [goal_node]
    
    for _ in range(max_iterations):
        random_point = generate_random_point()
        
        extend_tree(tree1, random_point)
        
        if connect_trees(tree1, tree2):
            # 生成路径的逻辑
            ...
            return path
    
        extend_tree(tree2, random_point)
        
        if connect_trees(tree1, tree2):
            # 生成路径的逻辑
            ...
            return path
    
    return None

# 使用示例
start_point = np.array([0, 0])
goal_point = np.array([10, 10])
max_iterations = 1000

path = rrt(start_point, goal_point, max_iterations)

if path is not None:
    print("找到路径：", path)
else:
    print("未找到路径")