解释这行代码： for i = i:size(T.v,2)-1 dist = sqrt((Pnew(1) - T.v(i).x)^2 + (Pnew(2) - T.v(i).y)^2); if dist < r && i ~= minInd %计算当前点经过Pnew的代价，如果更小就更新 this_cost = dist + tmp_cost; if this_cost < T.v(i).cost %如果没有发生碰撞 this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dist,Imp) continue; end T.v(i).cost = this_cost; T.v(i).xPre = Pnew(1); T.v(i).yPre = Pnew(2); T.v(i).indPre = k;

这段代码是基于RRT算法的路径规划中的一部分，用于更新树中节点的代价和父节点。

具体来说，这段代码实现了以下几个步骤：

1. 遍历树中除了新节点和其父节点之外的所有节点。
2. 计算新节点Pnew和当前节点的距离dist，如果小于给定的半径r且当前节点不是新节点的父节点，则表示当前节点可以作为新节点的父节点。
3. 计算从起点到当前节点再到新节点的代价this_cost，如果比当前节点的代价小，则更新当前节点的代价和父节点为新节点。
4. 如果从当前节点到新节点的路径与障碍物相交，则跳过此次循环。

这段代码的目的是更新树中节点的代价和父节点，以寻找更优的路径。具体来说，当新的节点加入树中后，需要遍历树中所有节点，找到可以作为新节点的父节点的节点，并计算从起点到该节点再到新节点的代价。如果该代价比该节点原来的代价更小，则更新该节点的代价和父节点为新节点，以便后续的路径规划算法能够找到更优的路径。