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")