RRT三维算法的代码

RRT ( Rapidly-exploring Random Tree) 是一种常用的随机采样路径规划算法，常用于解决高维空间中的路径搜索问题，特别是在移动机器人导航、游戏 AI 等领域。虽然这里无法直接给出完整的 RRT 三维算法代码，但我可以提供一个简单的伪代码概述，并解释关键步骤：

# 导入所需库
import numpy as np

class RRT:
    def __init__(self, start, goal, obstacle_map, rand_area, max_iter):
        self.start = start
        self.goal = goal
        self.obstacle_map = obstacle_map
        self.rand_area = rand_area
        self.max_iter = max_iter
        self.tree = {start: None}  # 初始化树结构

    def nearest_node(self, x):
        """找到离给定点最近的树节点"""
        return min(self.tree.keys(), key=lambda n: np.linalg.norm(n - x))

    def steer(self, start, end):
        """计算两点之间的平滑连接路径"""
        # ... 这里通常涉及插值算法或数值积分求解 ...

    def expand_tree(self):
        """随机生成新节点并尝试连接到已知节点"""
        new_node = self.generate_random_point()
        nearest = self.nearest_node(new_node)

        if not self.is_valid_path(new_node, nearest):
            return False

        connection = self.steer(nearest, new_node)
        for node in connection:
            self.tree[node] = nearest
        return True

    # 其他辅助函数...
    def is_valid_path(self, node1, node2):
        # 检查新节点是否在障碍物内部或边界
        # ...

    def generate_random_point(self):
        # 在随机区域生成新的随机点
        # ...

    def plan_path(self):
        for _ in range(self.max_iter):
            if self.expand_tree():
                if self.tree[self.goal]:
                    break  # 找到了到达目标的路径
        # 返回从起点到终点的路径
        path = [self.goal]
        current = self.goal
        while current != self.start:
            current = self.tree[current]
            path.append(current)
        path.reverse()  # 从后往前
        return path

# 使用示例
rrt = RRT(start=(0, 0, 0), goal=(1, 1, 1), ... )
path = rrt.plan_path()

这个简化的版本展示了RRT的基本流程，实际应用中需要添加更详细的碰撞检测和路径插值逻辑。如果你对具体编程实现有疑问或想了解某个部分的细节，请随时提问。