PRM算法 matlab

PRM（Probabilistic Roadmap）算法是一种基于概率的路径规划算法，可以用于解决高维空间中的路径规划问题。Matlab是一种常用的科学计算软件，也可以用来实现PRM算法。

以下是PRM算法的Matlab实现示例代码：

% 首先生成随机样本点
numNodes = 100; % 生成的节点数量
minX = -10; % x坐标最小值
maxX = 10; % x坐标最大值
minY = -10; % y坐标最小值
maxY = 10; % y坐标最大值
nodes = [minX + (maxX-minX)*rand(numNodes,1), minY + (maxY-minY)*rand(numNodes,1)];

% 对样本点进行可达性判断，生成边
connectDist = 3; % 节点可连接的最大距离
adjMat = zeros(numNodes,numNodes); % 邻接矩阵
for i = 1:numNodes
    for j = i+1:numNodes
        if norm(nodes(i,:)-nodes(j,:)) <= connectDist % 判断两点之间是否可连接
            adjMat(i,j) = 1;
            adjMat(j,i) = 1;
        end
    end
end

% 对邻接矩阵进行图搜索，找到起点和终点之间的最短路径
startNode = 1; % 起点
endNode = numNodes; % 终点
path = shortestpath(sparse(adjMat), startNode, endNode);

% 绘制结果
figure;
plot(nodes(:,1), nodes(:,2), 'ko');
hold on;
for i = 1:numNodes
    for j = i+1:numNodes
        if adjMat(i,j) == 1
            plot([nodes(i,1),nodes(j,1)], [nodes(i,2),nodes(j,2)], 'b-');
        end
    end
end
plot(nodes(startNode,1),nodes(startNode,2), 'go', 'MarkerFaceColor', 'g');
plot(nodes(endNode,1),nodes(endNode,2), 'ro', 'MarkerFaceColor', 'r');
plot(nodes(path,1),nodes(path,2), 'r-', 'LineWidth', 2);

这段代码首先生成了100个随机样本点，然后对这些样本点进行可达性判断，生成能够连接的边。接着使用图搜索算法找到起点和终点之间的最短路径，并在图中绘制出来。你可以根据自己的需求修改这段代码来实现不同的PRM算法应用。