rrt算法平滑处理 python

RRT算法的平滑处理可以使用样条曲线插值方法。具体步骤如下：

1. 在RRT算法中找到一条可行的路径。

2. 对找到的路径进行插值处理，生成连续的曲线。

3. 使用样条曲线插值方法对曲线进行平滑处理。

4. 输出平滑处理后的路径。

以下是使用Python实现RRT算法平滑处理的示例代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import UnivariateSpline

# RRT算法找到的路径
path = [[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]]

# 将路径转换为numpy数组
path = np.array(path)

# 对路径进行插值处理，生成连续的曲线
spline = UnivariateSpline(path[:, 0], path[:, 1], k=3, s=0)

# 定义插值后的曲线密度
new_path = np.linspace(path[0, 0], path[-1, 0], num=100)

# 对曲线进行平滑处理
smooth_path = spline(new_path)

# 输出平滑处理后的路径
print(smooth_path)

在以上示例代码中，将RRT算法找到的路径转换为numpy数组，使用UnivariateSpline方法进行插值处理，然后定义插值后的曲线密度，并使用插值后的曲线密度对曲线进行平滑处理，最终输出平滑处理后的路径。

相关问题

rrt算法栅格地图python

RRT算法是一种基于树形结构的路径规划算法，可用于在栅格地图上寻找无碰撞的路径。Python是一种常用的编程语言，用于在计算机中实现算法。在使用RRT算法进行路径规划时，可以借助Python语言来实现。

首先，需要在Python中实现RRT算法的核心逻辑，包括节点的生成、连接、路径搜索等功能。通过栅格地图的表示方式，可以将地图中的障碍物转化为栅格，并确定栅格之间的连通性。然后，利用RRT算法在栅格地图上生成一棵树，使得起点和终点之间存在一条无碰撞的路径。

在Python中，可以使用现有的库或者自行实现栅格地图的可视化功能，以便对路径规划的结果进行展示和调试。通过简单的图形界面，可以直观地查看算法生成的路径，以及对路径规划算法进行调优。

此外，在Python中还可以结合其他工具库，如NumPy、Matplotlib等，用于进行路径搜索的性能分析、可视化效果的优化等工作。

总的来说，通过在Python中实现RRT算法和栅格地图的逻辑，并结合相关工具库进行可视化展示，可以更方便地进行路径规划的开发和调试工作。这样的方式可以帮助开发者更好地理解和优化路径规划算法，提高算法的性能和效果。

rrt算法平滑处理 ，路径以图片形式输出python

好的，以下是一个简单的 Python 实现 RRT 算法并对路径进行平滑处理的示例代码，同时将最终路径输出为一张图片：

import numpy as np
import random
from scipy.spatial.distance import euclidean
from scipy.interpolate import splprep, splev
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

class RRT:
    def __init__(self, start, goal, obstacle_list, rand_area, expand_dis=0.5, path_resolution=0.1, goal_sample_rate=20, max_iter=1000):
        self.start = start
        self.goal = goal
        self.obstacle_list = obstacle_list
        self.min_x, self.min_y, self.max_x, self.max_y = rand_area
        self.expand_dis = expand_dis
        self.path_resolution = path_resolution
        self.goal_sample_rate = goal_sample_rate
        self.max_iter = max_iter

    class Node:
        def __init__(self, x, y):
            self.x = x
            self.y = y
            self.parent = None

    def planning(self):
        self.node_list = [self.Node(self.start[0], self.start[1])]
        for i in range(self.max_iter):
            rnd_node = self.get_random_node()
            nearest_ind = self.get_nearest_node_index(self.node_list, rnd_node)
            nearest_node = self.node_list[nearest_ind]
            new_node = self.steer(nearest_node, rnd_node, self.expand_dis)
            if self.check_collision(new_node, self.obstacle_list):
                self.node_list.append(new_node)
            if self.calc_dist(new_node.x, new_node.y, self.goal[0], self.goal[1]) <= self.expand_dis:
                final_node = self.steer(new_node, self.goal, self.expand_dis)
                if self.check_collision(final_node, self.obstacle_list):
                    return self.generate_final_course(len(self.node_list) - 1)
            if i % 5 == 0:
                self.draw_graph(rnd_node)
        return None

    def steer(self, from_node, to_node, extend_length=float("inf")):
        new_node = self.Node(from_node.x, from_node.y)
        dist, theta = self.calc_distance_and_angle(new_node, to_node)
        new_node.x += extend_length * np.cos(theta)
        new_node.y += extend_length * np.sin(theta)
        new_node.parent = from_node
        return new_node

    def generate_final_course(self, goal_ind):
        path = [[self.goal[0], self.goal[1]]]
        node = self.node_list[goal_ind]
        while node.parent is not None:
            path.append([node.x, node.y])
            node = node.parent
        path.append([self.start[0], self.start[1]])
        return path

    def calc_distance_and_angle(self, from_node, to_node):
        dx = to_node.x - from_node.x
        dy = to_node.y - from_node.y
        return euclidean([0, 0], [dx, dy]), np.arctan2(dy, dx)

    def get_random_node(self):
        if random.randint(0, 100) > self.goal_sample_rate:
            rnd = [random.uniform(self.min_x, self.max_x), random.uniform(self.min_y, self.max_y)]
        else:
            rnd = [self.goal[0], self.goal[1]]
        return self.Node(rnd[0], rnd[1])

    def get_nearest_node_index(self, node_list, rnd_node):
        dlist = [(node.x - rnd_node.x) ** 2 + (node.y - rnd_node.y) ** 2 for node in node_list]
        minind = dlist.index(min(dlist))
        return minind

    def check_collision(self, node, obstacle_list):
        for (ox, oy, r) in obstacle_list:
            if (node.x - ox) ** 2 + (node.y - oy) ** 2 <= r ** 2:
                return False  # collision
        return True  # safe

    def calc_dist(self, x1, y1, x2, y2):
        return np.sqrt((x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2)

    def draw_graph(self, rnd=None):
        plt.clf()
        if rnd is not None:
            plt.plot(rnd[0], rnd[1], "^k")
        for node in self.node_list:
            if node.parent is not None:
                plt.plot([node.x, node.parent.x], [node.y, node.parent.y], "-g")
        for (ox, oy, r) in self.obstacle_list:
            self.plot_circle(ox, oy, r)
        plt.plot(self.start[0], self.start[1], "xr")
        plt.plot(self.goal[0], self.goal[1], "xr")
        plt.axis("equal")
        plt.axis([-2, 15, -2, 15])
        plt.grid(True)
        plt.pause(0.01)

    @staticmethod
    def plot_circle(x, y, size, color="-b"):  # pragma: no cover
        deg = list(range(0, 360, 5))
        deg.append(0)
        xl = [x + size / 2.0 * np.cos(np.deg2rad(d)) for d in deg]
        yl = [y + size / 2.0 * np.sin(np.deg2rad(d)) for d in deg]
        plt.plot(xl, yl, color)

    def smooth_path(self, path):
        path_x = [x[0] for x in path]
        path_y = [x[1] for x in path]
        tck, u = splprep([path_x, path_y], s=0.0, per=False)
        u_new = np.linspace(u.min(), u.max(), int(np.sum([euclidean(a, b) for a, b in zip(path[:-1], path[1:])]) / self.path_resolution))
        x_new, y_new = splev(u_new, tck, der=0)
        smoothed_path = [[x_new[i], y_new[i]] for i in range(len(x_new))]
        return smoothed_path

    def visualize_path(self, path):
        plt.clf()
        for node in self.node_list:
            if node.parent is not None:
                plt.plot([node.x, node.parent.x], [node.y, node.parent.y], "-g")
        for (ox, oy, r) in self.obstacle_list:
            self.plot_circle(ox, oy, r)
        plt.plot(self.start[0], self.start[1], "xr")
        plt.plot(self.goal[0], self.goal[1], "xr")
        path_x = [x[0] for x in path]
        path_y = [x[1] for x in path]
        plt.plot(path_x, path_y, "-r")
        plt.axis("equal")
        plt.axis([-2, 15, -2, 15])
        plt.grid(True)
        plt.pause(0.01)

if __name__ == '__main__':
    start = [0, 0]
    goal = [10, 10]
    obstacle_list = [
        (5, 5, 1),
        (3, 6, 2),
        (3, 8, 2),
        (5, 10, 2),
        (7, 9, 2)
    ]
    rand_area = [-2, 15, -2, 15]

    rrt = RRT(start, goal, obstacle_list, rand_area)
    path = rrt.planning()
    if path is None:
        print("Cannot find path")
    else:
        smoothed_path = rrt.smooth_path(path)
        rrt.visualize_path(smoothed_path)
        plt.savefig('rrt_smoothed_path.png')

上述代码中，`RRT` 类实现了 RRT 算法的核心逻辑，其中 `planning` 方法用于规划路径，返回最终路径（若找到了可行路径），否则返回 `None`。`smooth_path` 方法用于对最终路径进行平滑处理，返回平滑后的路径。`visualize_path` 方法用于将路径可视化，并将最终路径保存为一张图片。在上述代码中，将最终路径保存为 `rrt_smoothed_path.png`。你可以根据需要修改代码中的参数，例如起点位置、终点位置、障碍物信息等，以及调整图片的输出方式。