if(rand() > randsample) x_rand = [unifrnd(0,720),unifrnd(0,720)]; % 产生随机点(x,y) else x_rand = [x_G , y_G ]; end

这段代码是在RRT算法中进行目标偏好采样的部分。具体来说，代码中使用了rand()函数来生成一个0~1之间的随机数，然后与randsample进行比较。如果随机数大于randsample，就执行随机采样，即在整个采样空间中随机生成一个点；如果随机数小于等于randsample，就执行目标偏好采样，即把目标点（x_G，y_G）作为采样点。其中，randsample是一个0~1之间的数，用来控制目标偏好采样的概率。当randsample为0时，完全执行目标偏好采样；当randsample为1时，完全执行随机采样。在实际应用中，randsample的取值需要根据具体问题进行调整，以达到最优的采样效果。该段代码中，对于随机采样，生成的点的x和y坐标的取值范围是[0,720]。

相关问题

if(rand() > randsample) x_rand = [unifrnd(0,720),unifrnd(0,720)];

这段代码是一个 if 语句，它的条件是 `rand() > randsample`，其中 `rand()` 会生成一个介于 0 和 1 之间的随机数，`randsample` 是一个变量，它的值可能是一个随机数或者是一个数组。如果条件成立，则会执行 `x_rand = [unifrnd(0,720),unifrnd(0,720)]`，其中 `unifrnd(0,720)` 会生成一个介于 0 和 720 之间的均匀分布的随机数，最终结果会是一个 2 维的数组 `x_rand`，其中包含两个随机数。

iter = 1:5000 xd = (max(lit(:,1))+min(lit(:,1)))/3; if(rand() > randsample) x_rand = [unifrnd(xd,800),unifrnd(0,800)]; else x_rand = [x_G , y_G ]; end

这段代码中，iter = 1:5000定义了一个循环变量iter，它的值从1到5000，表示循环执行的次数。

xd = (max(lit(:,1))+min(lit(:,1)))/3;表示求解lit矩阵中第一列平均值的表达式，与上个问题中的一样。

if(rand() > randsample)是一个条件判断语句，rand()生成一个[0,1]之间的随机数，如果这个随机数大于randsample，则执行下面的语句块；否则执行else后面的语句块。

randsample是一个随机采样函数，表示从1到10中随机取一个数。如果这个随机数小于等于5，就表示执行else后面的语句块。

x_rand = [unifrnd(xd,800),unifrnd(0,800)];表示生成一个随机点，其中x坐标在xd和800之间随机生成，y坐标在0和800之间随机生成。

否则执行x_rand = [x_G , y_G];表示将x_G和y_G的值赋给x_rand，其中x_G和y_G是之前定义的变量。