rrt路径规划matlab代码

由于RRt路径规划算法涉及到很多细节，代码也较为复杂，因此在此提供一个参考链接：https://github.com/AtsushiSakai/MATLABRobotics/tree/master/PathPlanning/RRTStar

该代码实现了RRT*、RRT-Connect和Bi-Directional RRT*三种不同的RRt路径规划算法，包括生成树的构建、路径搜索、障碍物检测等多个模块。可以通过该代码学习RRt路径规划算法的实现细节，也可以在此基础上进行扩展和改进。

相关问题

机械臂RRT路径规划matlab

以下是一个简单的机械臂RRT路径规划的MATLAB代码示例：

function path = rrtPathPlanning(start, goal, obstacles, step_size, max_iterations)
    tree = Node(start);
    
    for iter = 1:max_iterations
        if rand() < 0.5
            random_config = rand(size(start)) * 2 * pi - pi;  % 随机生成关节配置
        else
            random_config = goal;  % 以目标配置为随机点
        end
        
        nearest_node = nearestNeighbor(tree, random_config);  % 寻找最近的节点
        new_config = stepFromTo(nearest_node.configuration, random_config, step_size);  % 在最近节点和随机点之间前进一步
        
        if isValidConfiguration(new_config, obstacles)  % 检查新配置是否有效
            new_node = Node(new_config, nearest_node);
            tree = [tree new_node];  % 将新节点添加到树中
            
            if norm(new_config - goal) < step_size  % 如果新配置接近目标配置
                path = getPath(tree, new_node);  % 获取路径
                return;
            end
        end
    end
    
    path = [];  % 无法找到路径
end

function nearest_node = nearestNeighbor(tree, config)
    distances = arrayfun(@(node) norm(node.configuration - config), tree);  % 计算每个节点与给定配置的距离
    [~, index] = min(distances);  % 找到最小距离的节点索引
    nearest_node = tree(index);
end

function new_config = stepFromTo(start_config, end_config, step_size)
    direction = end_config - start_config;
    distance = norm(direction);
    if distance <= step_size
        new_config = end_config;
    else
        unit_direction = direction / distance;
        new_config = start_config + step_size * unit_direction;
    end
end

function valid = isValidConfiguration(config, obstacles)
    % 检查配置是否与障碍物发生碰撞
    % 返回true表示有效，false表示无效
end

function path = getPath(tree, end_node)
    path = [];
    current_node = end_node;
    while ~isempty(current_node)
        path = [current_node.configuration; path];
        current_node = current_node.parent;
    end
end

classdef Node
    properties
        configuration  % 关节配置
        parent  % 父节点
    end
    
    methods
        function obj = Node(config, parent)
            obj.configuration = config;
            obj.parent = parent;
        end
    end
end

以上代码是一个简单的使用RRT算法进行机械臂路径规划的示例。你可以根据实际情况进行修改和扩展，例如添加适当的碰撞检测和路径优化方法。

rrt路径规划算法matlab

以下是一个简单的RRT路径规划算法的MATLAB实现，仅供参考。

% RRT路径规划算法
% 作者: Yijun Yuan (yyuan@mit.edu)
% 
% 输入:
%    start_pos: 起点坐标
%    goal_pos: 终点坐标
%    obstacle_list: 障碍物列表
%    max_iter: 最大迭代次数
%    step_size: 步长
% 输出:
%    path: 路径坐标列表

function path = RRT(start_pos, goal_pos, obstacle_list, max_iter, step_size)

% 初始化树
tree = [start_pos, 0];

for i = 1:max_iter
    % 随机生成一个点
    rand_pos = [rand*10, rand*10];
    
    % 找到距离随机点最近的树上节点
    dist = sqrt((tree(:,1) - rand_pos(1)).^2 + (tree(:,2) - rand_pos(2)).^2);
    [~, nearest_idx] = min(dist);
    nearest_node = tree(nearest_idx,:);
    
    % 计算朝向随机点的向量
    dir_vec = rand_pos - nearest_node(1:2);
    dir_vec = dir_vec / norm(dir_vec);
    
    % 计算新节点位置
    new_pos = nearest_node(1:2) + dir_vec * step_size;
    
    % 如果新节点不在障碍物内，则加入树
    if ~IsInObstacle(new_pos, obstacle_list)
        new_node = [new_pos, nearest_idx];
        tree = [tree; new_node];
        
        % 如果新节点距离目标点小于一定阈值，则认为找到了一条路径
        if norm(new_pos - goal_pos) < 0.5
            path = BacktrackPath(tree, nearest_idx);
            return
        end
    end
end

% 没有找到路径
path = [];

end

function path = BacktrackPath(tree, goal_idx)
% 回溯路径
path = tree(goal_idx, 1:2);
while goal_idx ~= 1
    goal_idx = tree(goal_idx, 3);
    path = [tree(goal_idx, 1:2); path];
end
end

function is_in = IsInObstacle(pos, obstacle_list)
% 判断点是否在障碍物内
is_in = false;
for i = 1:length(obstacle_list)
    obs = obstacle_list{i};
    if pos(1) >= obs(1) && pos(1) <= obs(3) && pos(2) >= obs(2) && pos(2) <= obs(4)
        is_in = true;
        break;
    end
end
end

需要注意的是，此实现仅考虑二维平面，且障碍物为矩形。如果需要考虑更复杂的情况，需要对代码进行相应的修改。