RRT*算法程序代码 matlab

RRT*算法是一种用于路径规划的搜索算法，它结合了Rapidly-exploring Random Trees (RRT)的基本思想和最优树（*）的概念，旨在找到最短或近似最短的路径从起始点到目标区域。在MATLAB中编写RRT*算法的具体代码会涉及以下几个关键步骤：

1. **初始化**：创建随机树（Random Tree），包括起始节点、目标区域和一些中间节点。

% 初始化
start = [0; 0]; % 起始位置
goal = [1; 1]; % 目标位置
tree = rrt_tree(start, goal, max_nodes); % 创建初始树结构

2. **增长阶段**：选择一个随机节点，并尝试向目标方向生长一条新的边。如果这条边不冲突且连接上未探索过的空间，就添加新节点到树中。

while ~rrt_star_step(tree, goal) % 检查是否达到最优解
    new_node = grow_edge(tree, goal); % 新增节点
end

3. **收缩阶段**：寻找最近的目标状态并收缩树。这有助于优化路径长度。

[closest, cost] = find_closest(tree, goal); % 查找最近节点
tree = contract_tree(tree, closest, cost); % 收缩树

4. **回溯阶段**：从最优节点开始沿着树退回到起始节点，生成一条实际路径。

path = rrt_path(tree, start, closest);

完整的RRT*代码可能包含循环和函数定义，例如`grow_edge`、`find_closest`、`contract_tree`等。注意，在MATLAB中，可能需要自定义一些数据结构来存储和管理树以及节点信息。