rand < 0.5 sample = rand(1,2) .* size(map);
时间: 2024-04-01 07:36:56 浏览: 9
这段代码是RRT算法中用于生成随机样本的部分。具体来说,它使用rand函数生成一个0到1之间的随机数,并且判断这个随机数是否小于0.5。如果小于0.5,则生成一个随机样本,否则选择目标点作为要添加的节点。
如果选择生成随机样本,则使用rand函数生成一个2维的随机向量,每个维度上的值都是0到1之间的随机数。这个向量会与地图的大小进行点乘,得到一个新的向量,表示在地图上的随机坐标。这个操作相当于在地图上随机选取一个点作为新的节点。由于随机向量的范围是0到1之间,因此点乘后得到的坐标也在地图的范围内。
这个随机样本的生成方式可以使RRT算法的搜索范围更广,增加了搜索空间的多样性,有助于发现更多的可行路径。
相关问题
while failedAttempts <= maxFailedAttempts % 循环来增长rrt loop to grow RRTs %% 选择一个随机配置 chooses a random configuration if rand < 0.5 sample = rand(1,2) .* size(map); % 随机样本 random sample else sample = goal; % 以样本为目标,使树生成偏向目标 sample taken as goal to bias tree generation to goal end
这段代码是RRT算法中的循环,用于不断扩展树结构,直到达到最大失败次数或者找到可行路径为止。具体过程如下:
- 首先判断失败次数是否超过了最大失败次数,如果是则停止扩展,返回空路径或者最优路径。
- 对于每个循环,从随机样本空间中选择一个随机样本,作为要添加到树中的节点。
- 以50%的概率选择随机样本或者目标点作为要添加的节点。这个操作可以使树的生长偏向目标点,加速搜索过程。
- 如果选择的是随机样本,则将其坐标随机生成,生成的坐标范围由地图的大小确定。
- 如果选择的是目标点,则将目标点作为要添加的节点。
- 这个过程会不断重复,直到达到最大失败次数或者找到可行路径为止。
这个循环是RRT算法的核心部分,它不断地生成新的节点,将其添加到树中,并且连接到树中最近的节点。通过这个过程,可以逐步构建出一棵树,表示搜索空间中的可行路径。
'c' argument has 1 elements, which is inconsistent with 'x' and 'y' with size 178.
这个错误通常发生在使用Matplotlib绘制散点图时,'c'参数指定的颜色参数与数据的数量不匹配。具体来说,错误提示表明您提供的'c'参数中只有一个元素,但是您的数据集有178个元素,这与'x'和'y'的大小相同。这意味着您需要为每个数据点提供一个颜色值,而不是一个单独的值。
解决这个问题的一种方法是,将'c'参数指定为具有178个元素的列表或数组,每个元素对应于数据集中的一个点。另一种方法是,使用单个值指定所有点的颜色,而不是使用'c'参数。例如,您可以使用Matplotlib的scatter函数绘制散点图,并指定一个颜色映射以将数据值映射到颜色。以下是一个示例代码片段,演示如何使用颜色映射绘制散点图:
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate sample data
x = np.random.rand(178)
y = np.random.rand(178)
z = np.random.rand(178)
# Create color map
cmap = plt.cm.get_cmap('cool')
# Plot scatter plot
plt.scatter(x, y, c=z, cmap=cmap)
# Add color bar
plt.colorbar()
# Show plot
plt.show()
```
在此示例中,我们使用随机生成的x,y和z值创建数据集,并使用'cool'颜色映射将z值映射到颜色。然后,我们使用scatter函数绘制散点图,并指定颜色映射和颜色条。最后,我们显示图形。