Quick-RRT*算法

时间: 2023-11-06 13:45:38 浏览: 277
Quick-RRT*算法是一种基于Rapidly-exploring Random Tree*(RRT*)算法的改进版本。RRT*算法是一种高效的路径规划算法,但是在处理高维空间中的问题时,计算量会非常大,因为需要对每个节点进行许多次重新链接和重抽样。 Quick-RRT*算法通过减少重新链接和重抽样的次数来提高RRT*算法的性能。具体来说,Quick-RRT*算法使用一个基于距离阈值的引导策略,该策略可以在保证路径质量的同时减少计算量。在Quick-RRT*算法中,每个节点都有一个最短路径估计值,称为代价。当新的节点被添加到树中时,它会被与最近的节点链接。如果链接后的路径的代价小于已有路径的代价,则更新路径。如果新节点与最近节点的距离超出了阈值,则新节点将被重抽样。 Quick-RRT*算法的优点是可以在高维空间中快速生成高质量的路径。它还可以在保持路径质量的同时减少计算量,使得算法更加高效。缺点是需要根据实际问题确定合适的距离阈值,这可能需要一定的试错。
相关问题

优化Quick-RRT*算法c++

Quick-RRT*是一种改进版的Rapidly-exploring Random Trees (RRT)算法,它采用了更高效的近似最优路径搜索方法。以下是一些优化Quick-RRT*算法的建议: 1. 优化距离度量函数: Quick-RRT*使用的是欧几里得距离度量函数,但这在高维空间中不够有效。你可以尝试使用其他距离度量函数,比如L1或L∞度量函数。 2. 优化采样策略: Quick-RRT*使用的是均匀采样策略,但这在空间中的障碍物密集区域和窄通道中可能会导致采样效率低下。你可以尝试使用更智能的采样策略,比如基于机器学习的采样策略或基于先验知识的采样策略。 3. 优化路径选择策略: Quick-RRT*使用的是最短路径选择策略,但这可能会导致路径相对较长。你可以尝试使用其他路径选择策略,比如最小路径选择策略或基于在线规划的路径选择策略。 4. 优化优化器: Quick-RRT*采用了类似于梯度下降的优化器来搜索最优路径,但这可能会陷入局部最优解。你可以尝试使用其他优化器,比如遗传算法或模拟退火算法。 5. 优化数据结构: Quick-RRT*的性能高度依赖于数据结构的性能。你可以尝试使用更高效的数据结构,比如KD树或R树,来加速路径搜索。 这些优化策略可以单独或同时使用,以提高Quick-RRT*算法的性能。

Quick-RRT*算法c++实现

以下是 Quick-RRT* 算法的 C++ 实现代码: ```c++ #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define EPS 1e-4 // 容差 #define INF 1e9 // 无穷大 const int MAX_ITER = 1000; // 最大迭代次数 const int W = 640; // 地图宽 const int H = 480; // 地图高 const int K = 50; // 近邻点数 const double GOAL_RADIUS = 20.0; // 目标区域半径 // 二维点 struct Point { double x, y; Point() {} Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 定义节点 struct Node { int id; Point pt; vector<int> neighbor; }; // 计算两点距离 double dist(Point a, Point b) { double dx = a.x - b.x; double dy = a.y - b.y; return sqrt(dx * dx + dy * dy); } // 判断两点之间是否存在障碍物 bool collides(Point a, Point b, vector<Point>& obstacles) { for (Point obs : obstacles) { if (dist(a, b) <= dist(a, obs) + dist(b, obs) + EPS) { return true; } } return false; } // 生成随机点 Point random_point() { return Point((double)rand() / RAND_MAX * W, (double)rand() / RAND_MAX * H); } // 找到最近的节点 int nearest_node(Point pt, vector<Node>& nodes) { double min_dist = INF; int best_node = -1; for (Node node : nodes) { double d = dist(pt, node.pt); if (d < min_dist) { min_dist = d; best_node = node.id; } } return best_node; } // 在节点集合中找到 k 个最近邻节点 vector<int> nearest_nodes(Point pt, vector<Node>& nodes, int k) { vector<pair<double, int>> dists; for (Node node : nodes) { double d = dist(pt, node.pt); dists.push_back(make_pair(d, node.id)); } sort(dists.begin(), dists.end()); vector<int> result; for (int i = 0; i < min(k, (int)dists.size()); i++) { result.push_back(dists[i].second); } return result; } // 判断是否到达目标区域 bool is_goal(Point pt, Point goal) { return dist(pt, goal) < GOAL_RADIUS; } // 从起点开始运行 Quick-RRT* 算法 vector<Point> quick_rrt_star(Point start, Point goal, vector<Point>& obstacles) { vector<Node> nodes; nodes.push_back({0, start, {}}); for (int i = 0; i < MAX_ITER; i++) { Point rand_pt = random_point(); int nearest_id = nearest_node(rand_pt, nodes); Node nearest_node = nodes[nearest_id]; Point new_pt = rand_pt; if (collides(nearest_node.pt, rand_pt, obstacles)) { double theta = atan2(rand_pt.y - nearest_node.pt.y, rand_pt.x - nearest_node.pt.x); new_pt = Point(nearest_node.pt.x + cos(theta) * EPS, nearest_node.pt.y + sin(theta) * EPS); if (collides(nearest_node.pt, new_pt, obstacles)) { continue; } } vector<int> neighbor_ids = nearest_nodes(new_pt, nodes, K); Node new_node = {nodes.size(), new_pt, neighbor_ids}; nodes.push_back(new_node); for (int id : neighbor_ids) { Node neighbor = nodes[id]; if (!collides(neighbor.pt, new_pt, obstacles)) { double cost = dist(neighbor.pt, new_pt); bool better = true; for (int j : new_node.neighbor) { Node other = nodes[j]; if (!collides(other.pt, new_pt, obstacles)) { double new_cost = dist(other.pt, new_pt) + cost; if (new_cost < dist(other.pt, new_node.pt)) { better = false; break; } } } if (better) { new_node.neighbor.push_back(id); neighbor.neighbor.push_back(new_node.id); } } } if (is_goal(new_pt, goal)) { vector<Point> path = {goal}; int curr_id = new_node.id; while (curr_id != 0) { curr_id = nodes[curr_id].neighbor[0]; path.push_back(nodes[curr_id].pt); } path.push_back(start); reverse(path.begin(), path.end()); return path; } } return {}; } // 绘制路径和障碍物 void draw_path(vector<Point>& path, vector<Point>& obstacles) { Mat img(H, W, CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255)); for (Point obs : obstacles) { circle(img, Point(obs.x, H - obs.y), 10, Scalar(0, 0, 0), -1); } for (int i = 0; i < (int)path.size() - 1; i++) { line(img, Point(path[i].x, H - path[i].y), Point(path[i + 1].x, H - path[i + 1].y), Scalar(0, 0, 255), 2); } imshow("Result", img); waitKey(0); } int main() { Point start(50, 50); Point goal(W - 50, H - 50); vector<Point> obstacles = {Point(200, 200), Point(400, 400)}; vector<Point> path = quick_rrt_star(start, goal, obstacles); draw_path(path, obstacles); return 0; } ``` 注:以上代码使用 OpenCV 库进行图像绘制。请确保已正确安装 OpenCV 库。
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