MATLAB轨迹规划RRT算法和程序代码

MATLAB中的Rapidly-exploring Random Tree (RRT) 轨迹规划算法是一种常用的求解高维空间路径规划问题的方法。它通过随机树结构生成新的节点，并尝试连接它们来寻找从起始点到目标区域的路径。RRT算法的主要步骤包括：

1. **初始化**：创建初始的随机树根节点，通常选择在可行区域内的随机位置。
2. **生长**：从当前节点出发，沿着某个方向随机选择并计算新节点的位置，保证其仍处于可行区域之内。
3. **邻接节点检查**：查看新节点是否已存在于树中，若不存在则添加；若存在，则判断是否与已知路径有改进。
4. **回溯优化**：如果找到了一条更好的路径，沿着这个路径进行回溯，更新沿途的节点，直至达到最优。
5. **循环**：重复上述步骤，直到找到满足要求的路径或达到预定的迭代次数。

下面是一个简单的RRT算法的MATLAB伪代码示例：

function path = rrt(start, goal, maxIter)
    % 初始化
    tree = [start]; 
    nNodes = 1;
    
    for iter = 1:maxIter
        % 随机生成新节点
        newPoint = randGoal();
        
        % 检查新节点是否可行
        if isCollision(newPoint)
            continue;
        end
        
        % 连接到现有树上
        nearestNode = nearest(tree, newPoint);
        newNode = connect(nearestNode, newPoint);
        
        % 判断是否达到目标
        if isTarget(newNode, goal)
            path = buildPath(tree, newNode);
            break;
        end
        
        % 更新树
        tree = [tree; newNode];
        nNodes = nNodes + 1;
    end
end

% 其他辅助函数...

请注意，这只是一个简化的版本，实际应用中可能需要更复杂的碰撞检测、概率增长策略等。对于完整的RRT算法实现，您可以在MATLAB的官方文档或者开源项目中找到详细代码示例。