while failedAttempts <= maxFailedAttempts % 循环生成rrt树 %% 选择一个随机配置 if rand < 0.5 sample = rand(1,6) .* searchSize-180; % 随机样本 else sample = S_goal; % 以样本为目标生成偏置树 end %% 选择RRT树中最接近qrand的节点 [A, I] = min( distanceCost(RRTree(:,1:6),sample) ,[],1); % 找出离采样点最近的节点 closestNode = RRTree(I(1),1:6); %% 从qnearest向qrand方向移动一个增量距离 movingVec = sample-closestNode; movingVec = movingVec/sqrt(sum(movingVec.^2)); %单位化 newPoint = closestNode + stepsize * movingVec; if ~StaticCollisionDetection_sphere(newPoint, circleCenter,r,choice_L) % 如果树中最近的节点延伸到新点是可行的 failedAttempts = failedAttempts + 1; continue; end %将符合位置要求的节点加入树中： if distanceCost(newPoint,S_goal) < threshold pathFound = true; break; end % 达到目标 [A, I2] = min( distanceCost(RRTree(:,1:6),newPoint) ,[],1); % 检查新节点是否已经存在于树中 if distanceCost(newPoint,RRTree(I2(1),1:6)) < threshold, failedAttempts = failedAttempts + 1; continue; end RRTree = [RRTree; newPoint I(1)]; % 添加节点 if length(RRTree(:,1))>1500 RRTree = double([S_start -1]); search=search+1; if display close; %回溯规划轨迹，从父信息中检索路径：

该代码段是一个RRT（Rapidly-exploring Random Tree）路径规划算法的实现。该算法通过随机采样的方式不断生成一棵树，直到找到一条连接起点和终点的路径。具体实现中，算法会随机生成一个样本点，然后在已有的树中找到距离样本点最近的节点，从该节点出发，朝着样本点方向移动一定距离，得到一个新的节点。如果新节点与其他障碍物没有碰撞，则将该节点添加到树中。如果新节点距离终点足够近，则认为找到了一条路径。如果没有找到路径，则继续随机生成样本点，直到达到最大失败次数或者找到一条路径为止。

该代码段中的具体实现涉及到一些变量和函数。其中，distanceCost函数用于计算两个点之间的距离；StaticCollisionDetection_sphere函数用于检测新节点是否与其他障碍物发生碰撞；searchSize表示采样空间的大小；stepsize表示每次移动的距离；threshold表示到达终点的距离阈值；maxFailedAttempts表示最大失败次数；RRTree表示已有的树，每个节点包含位置信息和父节点的索引；S_goal和S_start分别表示终点和起点的位置信息；circleCenter和r表示障碍物的圆心位置和半径大小。

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。

设计一个应用于stm32f103RCT6芯片的RRT算法程序

RRT算法是一种常用的路径规划算法，下面是一个基于STM32F103RCT6芯片的简单RRT算法程序设计：

1. 首先需要初始化树，定义树节点数据结构，并且创建起始节点。

typedef struct TreeNode {
    float x; // 节点x坐标
    float y; // 节点y坐标
    float cost; // 从根节点到当前节点的路径代价
    int parent; // 父节点的索引
} TreeNode;

#define MAX_TREE_SIZE 1000
TreeNode tree[MAX_TREE_SIZE];
int tree_size = 0;
int start_node = 0;

void init_tree(float x, float y) {
    tree[0].x = x;
    tree[0].y = y;
    tree[0].cost = 0;
    tree[0].parent = -1;
    tree_size = 1;
}

2. 定义一个随机采样函数，用于生成新节点。

#define MAX_X 100 // 地图最大x坐标
#define MAX_Y 100 // 地图最大y坐标

void sample(float *x, float *y) {
    *x = (float)(rand() % MAX_X);
    *y = (float)(rand() % MAX_Y);
}

3. 定义一个计算距离的函数。

float dist(float x1, float y1, float x2, float y2) {
    return sqrt(pow(x1 - x2, 2) + pow(y1 - y2, 2));
}

4. 定义一个查找最近节点的函数，这里使用欧几里得距离计算。

int nearest(float x, float y) {
    int nearest_node = 0;
    float min_dist = dist(x, y, tree[0].x, tree[0].y);
    for (int i = 1; i < tree_size; i++) {
        float d = dist(x, y, tree[i].x, tree[i].y);
        if (d < min_dist) {
            nearest_node = i;
            min_dist = d;
        }
    }
    return nearest_node;
}

5. 定义一个添加节点的函数，这里使用RRT算法中的扩展操作。

#define MAX_COST 10000 // 最大代价

int add_node(float x, float y, int parent) {
    if (tree_size >= MAX_TREE_SIZE) {
        return -1;
    }
    tree[tree_size].x = x;
    tree[tree_size].y = y;
    tree[tree_size].parent = parent;
    tree[tree_size].cost = tree[parent].cost + dist(x, y, tree[parent].x, tree[parent].y);
    tree_size++;
    return tree_size - 1;
}

void extend() {
    float x, y;
    sample(&x, &y);
    int nearest_node = nearest(x, y);
    float angle = atan2(y - tree[nearest_node].y, x - tree[nearest_node].x);
    float new_x = tree[nearest_node].x + cos(angle) * MAX_COST;
    float new_y = tree[nearest_node].y + sin(angle) * MAX_COST;
    int new_node = add_node(new_x, new_y, nearest_node);
    if (new_node >= 0) {
        // 添加新节点后，检查是否与终点连通
        float d = dist(new_x, new_y, end_x, end_y);
        if (d < MAX_COST) {
            end_node = add_node(end_x, end_y, new_node);
            found_path = true;
        }
    }
}

6. 最后，我们需要在主函数中调用以上函数，不断扩展树，直到找到一条通往终点的路径。

float end_x = 90; // 终点x坐标
float end_y = 90; // 终点y坐标
int end_node = -1; // 终点节点索引
bool found_path = false; // 是否找到路径

int main() {
    init_tree(10, 10); // 初始化树，设置起点坐标
    while (!found_path) {
        extend();
    }
    // 打印路径
    int node = end_node;
    while (node >= 0) {
        printf("(%f, %f)\n", tree[node].x, tree[node].y);
        node = tree[node].parent;
    }
    return 0;
}

以上就是一个基于STM32F103RCT6芯片的简单RRT算法程序设计。当然，实际的应用中还需要考虑一些优化以及实现细节。