详细解释一下：IntelliSample(T, ρdes, c*des) xrand = rand(0, X) if Pre −des do γ = rand(0,1) if γ < ρdes xirand = xdes else xirand = xrand end if end if if Post −des do xnearest←Nearest(T, xrand) x#new←VehiSteer(T, xnearest, Cveh, Pval) C#new = g#(x#new) + h#(x#new) if C*des = C*new then xirand = xrand end if end if return xirand

i = xnearest d = distance(xrand,xi) if d > EPSILON do qi = steer(xi, xrand, d) if ObstacleFree(qi,xnearest) and LineOfSight(qi,xnearest) then xi = qi T.addEdge(T.getNodeID(xi), T.getNodeID(qi)) end if end if if distance(xi,xrand) < EPSILON do xirand = xrand end if end if

这是一个机器学习算法中的一段代码。IntelliSample是一种路径规划算法。xrand是在状态空间中随机选取的一点，然后根据Pre-des和Post-des两个条件来决定如何选择xirand。如果满足Pre-des的条件，则会按照一定的概率选择xdes点作为xirand，否则则随机选择xrand点作为xirand。如果满足Post-des的条件，则会沿着最近的节点向xrand点逐步扩展路径，直到两点之间的距离小于一个阈值EPSILON，然后选择xrand点作为xirand。这样就得到了一条从xnearest节点到xirand节点的路径。在这个过程中，还会检查路径是否经过障碍物，以及路径上是否存在可见障碍物。如果路径无障碍物且不经过可见障碍物，则将该路径添加到该节点的邻接表中。

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详细解释一下：PF −RRT*(xstart, xdes, Xspace, Cveh) 1. Pval←PotentModel(Xspace); V←{xstart}, E←∅, T←(V, E) for i = 1, ..., n do xirand←IntelliSample(T, ρdes, c*des) xnew, σnew←VehiSteer(xirand, Cveh, T, Pval) T←StateRewire(T, xnew, Cveh, Pval) if c*des Updated then T←Prune(T, c*des) σ*←Nodes\_Reconnection(xdes, xstart, T) return σ* end if end for

该算法是一种路径规划算法，旨在寻找从起点到终点的最优路径，主要流程如下：

1. 根据给定的空间 Xspace，构建一个潜力场模型 PotentModel(Xspace)，表示不同位置的能量势场分布情况;
2. 初始化一个树 T，将起点 xstart 加入到树的顶点集合 V 中，并且边集合 E 为空;
3. 迭代 n 次，每次迭代进行以下操作：
1. 从已有的树 T 中，智能采样 IntelliSample(T, ρdes, c*des)，得到一个新的采样点 xirand，其中 ρdes 和 c*des 是算法的两个参数;
2. 根据车辆的运动学模型 VehiSteer(xirand, Cveh, T, Pval)，计算从采样点 xirand 开始，按照车辆运动学模型行进一段距离，得到新的点 xnew 和与之对应的运动方向 σnew;
3. 根据得到的新点 xnew 和与之对应的运动方向 σnew，更新树 T 的结构 StateRewire(T, xnew, Cveh, Pval)，以此更新树的结构;
4. 如果算法已经找到了终点，且终点到起点距离在一定范围内（即 c*des），则进行修剪操作 Prune(T, c*des)，将距离终点较远的一些点从树中删除;
5. 进行节点重新连接 Nodes_Reconnection(xdes, xstart, T)，将树中与起点和终点距离最近的两个点进行重新连接，确保找到的路径是起点到终点的;
4. 返回最优路径 σ*，该路径是从起点到终点的最优路径。

总体来说，该算法通过迭代智能采样和根据车辆运动学模型计算新点，不断更新树 T，以此寻找从起点到终点的最优路径。其中，算法不仅考虑了路径的几何形状，还考虑了车辆的运动学特性，使得路径规划更加合理。