function iscol = iscollision2(this_p,Qnew,dist,map) iscol = false; Pvec = [Qnew(1) - this_p(1), Qnew(2) - this_p(2)]; Pvec = Pvec/norm(Pvec); for n = 0:dist p = this_p + n*Pvec; if unfeasible(p,map) iscol = true; end end end

这段代码也是RRT算法的一部分，作用是检测从新节点Qnew到当前节点this_p的路径上是否与障碍物相交。具体来说，输入参数包括：this_p表示当前节点，Qnew表示新节点，dist表示当前节点到新节点的距离，map表示地图信息。首先将iscol变量初始化为false，表示当前路径不与障碍物相交。然后，计算从当前节点this_p到新节点Qnew的方向向量Pvec，并将其归一化。接着，从当前节点this_p到新节点Qnew的路径上按照固定步长（dist）逐个计算线段端点p，判断线段是否与障碍物相交。具体来说，unfeasible函数用于检测当前点p是否在障碍物内部，如果在，则说明当前路径与障碍物相交，将iscol变量置为true。最后，返回iscol变量表示是否与障碍物相交。

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function iscol = iscollision1(Qnear,Qnew,Pvec,map) iscol = false; step = 1; for n = 0:step p = Qnear + n*Pvec; if unfeasible(p,map) iscol = true; break; end end if unfeasible(Qnew,map) iscol = true; end end

这段代码也是RRT算法的一部分，作用是检测从新节点Qnew到树中已有节点的路径上是否与障碍物相交。具体来说，iscollision1函数输入参数包括：Qnear表示已有节点，Qnew表示新节点，Pvec表示从已有节点到新节点的向量，map表示地图信息。首先将iscol变量初始化为false，表示当前路径不与障碍物相交。然后，从Qnear到Qnew的路径上按照固定步长（step）逐个计算线段端点p，判断线段是否与障碍物相交。具体来说，unfeasible函数用于检测当前点p是否在障碍物内部，如果在，则说明当前路径与障碍物相交，将iscol变量置为true，并跳出循环。最后，再检测新节点Qnew是否在障碍物内部，如果是，则同样将iscol变量置为true。

Pvec = [Prand(1) - Qnear(1),Prand(2) - Qnear(2)]; Pvec = Pvec/norm(Pvec); Qnew = Qnear+step*Pvec; tmp_cost = T.v(minInd).cost + step;

这段代码也是RRT算法的一部分，它的作用是生成新节点。具体来说，先计算从树中已有节点Qnear到随机生成的点Prand的向量Pvec，并将其归一化，得到一个单位向量。然后，以Qnear为起点，沿着Pvec方向前进一定距离step，得到新的节点Qnew。最后，计算从起点到Qnew的路径代价tmp_cost，用于之后的路径选择。