while failedAttempts <= maxFailedAttempts % 循环来增长rrt loop to grow RRTs %% 选择一个随机配置 chooses a random configuration if rand < 0.5 sample = rand(1,2) .* size(map); % 随机样本 random sample else sample = goal; % 以样本为目标，使树生成偏向目标 sample taken as goal to bias tree generation to goal end

这段代码是RRT算法中的循环，用于不断扩展树结构，直到达到最大失败次数或者找到可行路径为止。具体过程如下：

- 首先判断失败次数是否超过了最大失败次数，如果是则停止扩展，返回空路径或者最优路径。
- 对于每个循环，从随机样本空间中选择一个随机样本，作为要添加到树中的节点。
- 以50%的概率选择随机样本或者目标点作为要添加的节点。这个操作可以使树的生长偏向目标点，加速搜索过程。
- 如果选择的是随机样本，则将其坐标随机生成，生成的坐标范围由地图的大小确定。
- 如果选择的是目标点，则将目标点作为要添加的节点。
- 这个过程会不断重复，直到达到最大失败次数或者找到可行路径为止。

这个循环是RRT算法的核心部分，它不断地生成新的节点，将其添加到树中，并且连接到树中最近的节点。通过这个过程，可以逐步构建出一棵树，表示搜索空间中的可行路径。

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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。

function Sample() p = Random(0, 1.0) if 0 < p < Prob then return qgoal else if Prob < p < 1.0 then return RandomNode() %% RRT parameters

这个函数是用于在空间中产生一个随机样本的。其中Prob是一个介于0和1之间的概率值，用于控制生成随机样本的倾向性。当随机数p落在0到Prob之间时，返回目标状态qgoal；当随机数落在Prob到1之间时，则返回树中一个随机的节点，这可以通过调用RandomNode()函数实现。这样，生成的随机样本会在目标状态和树中已有的节点之间进行抉择，从而更有可能探索到未知的区域。RRT算法中的参数包括Prob、K和Δq等，它们的取值会影响算法的探索效率和路径质量。