双向rrt算法matlab

双向RRT（Rapidly-exploring Random Trees）是一种用于规划机器人运动路径的算法。在使用传统的单向RRT时，我们只考虑了机器人从初始位置到目标位置的路径。而在使用双向RRT时，我们同时考虑了机器人从初始位置和目标位置出发的两个路径，这就意味着算法会在这两个方向上同时搜索最优路径。

Matlab是一个常用的数学软件，也可以用于双向RRT算法。使用Matlab进行双向RRT算法的实现需要进行以下步骤：

1. 理解RRT算法的原理和流程，并在Matlab中编写单向RRT算法的程序。

2. 根据双向RRT的原理和流程，编写一个函数，该函数能够同时从初始位置和目标位置分别运行两个单向RRT算法，直到两个算法的树结构相交。

3. 在双向RRT算法中添加目标与树节点的距离并计算评估出两个树之间的距离。

4. 在目标点的所有附近点的后代中查找根节点，找到并计算当前的最短路径。

5. 根据需要可视化计算出的路径。

总之，双向RRT算法可在Matlab中实现，使我们可以更好地规划机器人运动的路径，同时更快地找到最优路径。

相关问题

双向rrt算法matlab代码

双向RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种自动路径规划算法，可以有效地生成环境中的可行路径。其思想是在起始点和目标点同时生成两棵树，通过随机采样、节点扩展等操作，逐步生成路径。这种算法具有搜索空间小、路径规划速度快等优点。

下面是一段基于MATLAB语言实现的双向RRT算法代码：

% 双向RRT算法

% 设置起始点和目标点

start_pt = [0 0];

goal_pt = [10 10];

% 设置生成的树的节点个数

num_nodes = 300;

% 设置搜索空间大小

xlim = [0 15];

ylim = [0 15];

% 初始化两棵树

tree1 = [start_pt NaN];

tree2 = [goal_pt NaN];

% 树的节点扩展

for i = 1:num_nodes

% 从随机采样

rnd_pt = [xlim(1) + (xlim(2)-xlim(1))*rand(1) ylim(1) + (ylim(2)-ylim(1))*rand(1)];

% 从树中找到距离随机点最近的节点

idx1 = nearest(tree1, rnd_pt);

idx2 = nearest(tree2, rnd_pt);

nearest1 = tree1(idx1, 1:2);

nearest2 = tree2(idx2, 1:2);

% 对树进行节点扩展

newnode1 = steer(nearest1, rnd_pt, 0.1);

newnode2 = steer(nearest2, rnd_pt, 0.1);

% 判断新节点是否在障碍物内

if ~collision(newnode1)

tree1 = [tree1; newnode1 idx1];

end

if ~collision(newnode2)

tree2 = [tree2; newnode2 idx2];

end

% 判断树1和树2是否存在路径相交

[found, idx1, idx2] = check_path(tree1, tree2);

if found

% 路径点的追溯

path1 = trace_path(tree1, idx1);

path2 = trace_path(tree2, idx2);

% 合并路径

path = [path1; flipud(path2)];

% 绘制路径

plot(path(:,1), path(:,2), 'r', 'LineWidth', 2);

return;

end

end

% 绘制最终生成的两棵树

plot(tree1(:,1), tree1(:,2), 'b.', 'MarkerSize', 10);

plot(tree2(:,1), tree2(:,2), 'g.', 'MarkerSize', 10);

function idx = nearest(tree, rnd_pt)

% 找到距离随机点最近的节点

d = sqrt(sum(bsxfun(@minus, tree(:,1:2), rnd_pt).^2, 2));

[~, idx] = min(d);

end

function newnode = steer(nearest, rnd_pt, factor)

% 生成新的节点

newnode = nearest + factor*(rnd_pt - nearest);

end

function flag = collision(node)

% 判断节点是否在障碍物内

flag = false;

if node(1) < 2 || node(1) > 13 || node(2) < 2 || node(2) > 13

flag = true;

end

end

function [found, idx1, idx2] = check_path(tree1, tree2)

% 判断树1和树2是否存在路径相交

found = false;

idx1 = 0;

idx2 = 0;

for i = 2:size(tree1, 1)

for j = 2:size(tree2, 1)

d = sqrt(sum((tree1(i,1:2) - tree2(j,1:2)).^2));

if d < 0.5

found = true;

idx1 = i;

idx2 = j;

return;

end

end

end

end

function path = trace_path(tree, idx)

% 路径追溯

path = [tree(idx,1:2)];

while ~isnan(tree(idx,3))

idx = tree(idx,3);

path = [path; tree(idx,1:2)];

end

end

以上代码是一个简单的双向RRT算法，可用于路径规划问题的求解。从代码中可见，该算法主要包括了随机采样、最近节点查找、节点扩展、路径相交判断等操作。通过这些操作，可以不断生成树和路径，最终求得起始点到目标点的一条可行路径。

双向RRT※算法MATLAB

您好！双向RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种用于路径规划的算法，它通过两个随机生成的树（一棵从起点开始，另一棵从终点开始）来搜索可行路径。下面是一个使用MATLAB实现双向RRT算法的示例代码：

function [path, tree] = bidirectionalRRT(start, goal, obstacles, mapSize, maxIter, stepSize)
    % 初始化树的节点
    tree.start.pos = start;
    tree.start.parent = 0;
    tree.goal.pos = goal;
    tree.goal.parent = 0;
    
    % 迭代搜索
    for i = 1:maxIter
        % 在起点树上随机采样一个点
        if rand < 0.5
            randPos = rand(1, 2) .* mapSize;
            [nearestNode, ~] = nearestNeighbor(tree.start, randPos);
            newNode.pos = steer(nearestNode.pos, randPos, stepSize);
            newNode.parent = nearestNode;
            
            % 检查新节点是否与障碍物相交
            if ~collisionCheck(newNode.pos, nearestNode.pos, obstacles)
                tree.start = addNode(tree.start, newNode);
                tree.start = rewire(tree.start, newNode, stepSize);
                
                % 检查新节点是否与终点树的节点相交
                [goalNode, dist] = nearestNeighbor(tree.goal, newNode.pos);
                if ~collisionCheck(newNode.pos, goalNode.pos, obstacles)
                    path = getPath(tree.start, newNode);
                    path = [path; flip(getPath(tree.goal, goalNode))];
                    return;
                end
            end
        else
            % 在终点树上随机采样一个点，过程与起点树相似
            randPos = rand(1, 2) .* mapSize;
            [nearestNode, ~] = nearestNeighbor(tree.goal, randPos);
            newNode.pos = steer(nearestNode.pos, randPos, stepSize);
            newNode.parent = nearestNode;
            
            if ~collisionCheck(newNode.pos, nearestNode.pos, obstacles)
                tree.goal = addNode(tree.goal, newNode);
                tree.goal = rewire(tree.goal, newNode, stepSize);
                
                [startNode, dist] = nearestNeighbor(tree.start, newNode.pos);
                if ~collisionCheck(newNode.pos, startNode.pos, obstacles)
                    path = getPath(tree.start, startNode);
                    path = [path; flip(getPath(tree.goal, newNode))];
                    return;
                end
            end
        end
    end
    
    path = [];
    tree = [];
end

function [nearestNode, minDist] = nearestNeighbor(tree, pos)
    nearestNode = tree;
    minDist = norm(pos - tree.pos);
    
    % 寻找最近的节点
    queue = tree;
    while ~isempty(queue)
        node = queue(1);
        queue(1) = [];
        
        dist = norm(pos - node.pos);
        if dist < minDist
            minDist = dist;
            nearestNode = node;
        end
        
        queue = [queue node.children];
    end
end

function newPos = steer(fromPos, toPos, stepSize)
    direction = toPos - fromPos;
    distance = norm(direction);
    if distance <= stepSize
        newPos = toPos;
    else
        newPos = fromPos + direction / distance * stepSize;
    end
end

function tree = addNode(tree, newNode)
    newNode.children = [];
    tree.children = [tree.children newNode];
end

function tree = rewire(tree, newNode, maxDist)
    queue = newNode.children;
    while ~isempty(queue)
        node = queue(1);
        queue(1) = [];
        
        dist = norm(newNode.pos - node.pos);
        if dist <= maxDist
            node.parent = newNode;
            queue = [queue node.children];
        end
    end
end

function collides = collisionCheck(pos1, pos2, obstacles)
    collides = false;
    for i = 1:size(obstacles, 1)
        if lineSegmentIntersectsPolygon(pos1, pos2, obstacles{i})
            collides = true;
            return;
        end
    end
end

function intersects = lineSegmentIntersectsPolygon(pos1, pos2, polygon)
    intersects = false;
    for i = 1:size(polygon, 1)
        pos3 = polygon(i, :);
        pos4 = polygon(mod(i, size(polygon, 1)) + 1, :);
        
        if lineSegmentsIntersect(pos1, pos2, pos3, pos4)
            intersects = true;
            return;
        end
    end
end

function intersects = lineSegmentsIntersect(pos1, pos2, pos3, pos4)
    intersects = false;
    
    p1 = pos1';
    p2 = pos2';
    q1 = pos3';
    q2 = pos4';
    
    r = p2 - p1;
    s = q2 - q1;
    
    uNumerator = cross(q1 - p1, r);
    denominator = cross(r, s);
    
    if denominator == 0
        if uNumerator == 0
            intersects = true;
        end
        return;
    end
    
    u = uNumerator / denominator;
    t = cross(q1 - p1, s) / denominator;
    
    if t >= 0 && t <= 1 && u >= 0 && u <= 1
        intersects = true;
    end
end

function path = getPath(tree, node)
    path = [];
    while node.parent ~= 0
        path = [path; node.pos];
        node = node.parent;
    end
    path = [path; tree.start.pos];
end

这段代码实现了双向RRT算法，其中`start`和`goal`表示起点和终点的坐标，`obstacles`表示障碍物的坐标，`mapSize`表示地图的尺寸，`maxIter`表示最大迭代次数，`stepSize`表示每次扩展的步长。函数返回的`path`是搜索到的路径，`tree`是搜索得到的树。

请注意，这只是一个简单的实现示例，您可能需要根据自己的具体需求进行适当的修改和优化。希望对您有帮助！