RRTree = [RRTree; newPoint I(1)]; % 加入新节点 add node failedAttempts = 0; if display, line([closestNode(2);newPoint(2)],[closestNode(1);newPoint(1)]); counter = counter + 1; M(counter) = getframe; end
时间: 2024-04-01 18:36:20 浏览: 17
这段代码是在RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法中用于加入新节点到树结构中,并绘制新节点与父节点之间的连线。其中,RRTree是树结构,包含已经生成的所有树节点的坐标信息,newPoint是扩展出来的新节点,I(1)是newPoint的父节点在RRTree中的索引,failedAttempts是尝试扩展失败的次数,display表示是否需要绘制树结构。
首先,将新节点newPoint的坐标值和父节点的索引I(1)加入到RRTree中,表示将新节点加入到树结构中。然后,将failedAttempts重置为0,以便下一次扩展。如果需要绘制树结构,则通过line函数绘制新节点与父节点之间的连线,并通过M(counter) = getframe保存每一帧的画面,用于生成动画。
RRT算法是一种用于路径规划的随机采样算法,其基本思想是通过不断扩展树结构,生成一棵包含起点和终点的树,最终从树中找到一条可行的路径。在RRT算法中,每次扩展都会生成一个新节点,并将其加入到树结构中。同时,还可以通过绘制树结构的方式,直观地观察树的生长过程,帮助理解算法原理。
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while failedAttempts <= maxFailedAttempts % 循环生成rrt树 %% 选择一个随机配置 if rand < 0.5 sample = rand(1,6) .* searchSize-180; % 随机样本 else sample = S_goal; % 以样本为目标生成偏置树 end %% 选择RRT树中最接近qrand的节点 [A, I] = min( distanceCost(RRTree(:,1:6),sample) ,[],1); % 找出离采样点最近的节点 closestNode = RRTree(I(1),1:6); %% 从qnearest向qrand方向移动一个增量距离 movingVec = sample-closestNode; movingVec = movingVec/sqrt(sum(movingVec.^2)); %单位化 newPoint = closestNode + stepsize * movingVec; if ~StaticCollisionDetection_sphere(newPoint, circleCenter,r,choice_L) % 如果树中最近的节点延伸到新点是可行的 failedAttempts = failedAttempts + 1; continue; end %将符合位置要求的节点加入树中: if distanceCost(newPoint,S_goal) < threshold pathFound = true; break; end % 达到目标 [A, I2] = min( distanceCost(RRTree(:,1:6),newPoint) ,[],1); % 检查新节点是否已经存在于树中 if distanceCost(newPoint,RRTree(I2(1),1:6)) < threshold, failedAttempts = failedAttempts + 1; continue; end RRTree = [RRTree; newPoint I(1)]; % 添加节点 if length(RRTree(:,1))>1500 RRTree = double([S_start -1]); search=search+1; if display close; %回溯规划轨迹,从父信息中检索路径:
该代码段是一个RRT(Rapidly-exploring Random Tree)路径规划算法的实现。该算法通过随机采样的方式不断生成一棵树,直到找到一条连接起点和终点的路径。具体实现中,算法会随机生成一个样本点,然后在已有的树中找到距离样本点最近的节点,从该节点出发,朝着样本点方向移动一定距离,得到一个新的节点。如果新节点与其他障碍物没有碰撞,则将该节点添加到树中。如果新节点距离终点足够近,则认为找到了一条路径。如果没有找到路径,则继续随机生成样本点,直到达到最大失败次数或者找到一条路径为止。
该代码段中的具体实现涉及到一些变量和函数。其中,distanceCost函数用于计算两个点之间的距离;StaticCollisionDetection_sphere函数用于检测新节点是否与其他障碍物发生碰撞;searchSize表示采样空间的大小;stepsize表示每次移动的距离;threshold表示到达终点的距离阈值;maxFailedAttempts表示最大失败次数;RRTree表示已有的树,每个节点包含位置信息和父节点的索引;S_goal和S_start分别表示终点和起点的位置信息;circleCenter和r表示障碍物的圆心位置和半径大小。
[A, I2] = min( distanceCost(RRTree(:,1:2),newPoint) ,[],1); % 检查新节点是否已经存在于树中 check if new node is not already pre-existing in the tree if distanceCost(newPoint,RRTree(I2(1),1:2)) < threshold; failedAttempts = failedAttempts + 1; continue; end
这段代码是在RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法中用于检查新节点是否已经存在于树中。其中,RRTree是树结构,包含已经生成的所有树节点的坐标信息,newPoint是扩展出来的新节点,threshold是允许的路径误差阈值。
首先,通过调用distanceCost函数计算所有树节点到新节点newPoint的距离,并找到距离最小的节点,保存在I2变量中。然后,通过计算新节点newPoint到最近节点的距离,判断是否已经存在于树中。如果距离小于允许的路径误差阈值threshold,则认为新节点已经存在于树中,需要重新采样新的节点。否则,说明新节点可以加入树结构中,继续进行下一步扩展。
RRT算法是一种用于路径规划的随机采样算法,其基本思想是通过不断扩展树结构,生成一棵包含起点和终点的树,最终从树中找到一条可行的路径。在RRT算法中,需要检查新节点是否已经存在于树中,以避免重复扩展,降低搜索效率。通过计算距离和设置路径误差阈值,可以有效地判断新节点是否已经存在于树中。