rrt star路径规划算法
时间: 2023-06-06 07:02:55 浏览: 102
RRT* Star路径规划算法是一种快速高效的路径规划算法,它可以在复杂的环境中搜索最优路径。该算法的主要思想是基于Rapidly-Exploring Random Trees (RRT)路径构建算法的改进版本。相对于基本的RRT算法,RRT* Star算法通过引入代价函数来实现路径优化,从而降低路径的总成本。
RRT* Star算法主要分为两个步骤。首先,在随机点之间建立RRT树。这里的随机点是在空间中随机选择的,不断把它们插入到树的节点中,形成一个无向树。第二个步骤是通过计算每个节点的代价函数来计算最优路径。这个代价函数考虑了起点到目标点的距离、路径长度以及其他两个节点之间的代价。通过递归地从目标向起点回溯,可以得到最优路径。
RRT* Star算法的优点在于它可以在高维空间中工作、处理非凸障碍物以及无法精确模拟的物理系统。此外,RRT* Star算法可以自适应地调整搜索空间大小,使其可以处理任何规模的问题。同时,在相同的计算时间内,RRT* Star算法可以找到比基本RRT算法更优的路径。
相关问题
用matla显示RRT-STAR算法路径规划
RRT-STAR算法是一种有效的路径规划算法,在MATLAB中可以通过 Robotics System Toolbox进行实现。以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 创建地图
map = robotics.BinaryOccupancyGrid(10,10,0.1);
setOccupancy(map,[4:6,14:16,24:26,34:36,44:46,54:56,64:66,74:76,84:86,94:96],1);
% 创建RRT-STAR对象
rrt = robotics.RRTStar(map);
rrt.MaxConnectionDistance = 0.5;
% 设置起始点和目标点
startLocation = [2 2];
goalLocation = [8 9];
% 执行路径规划
[pthObj, solnInfo] = plan(rrt, startLocation, goalLocation);
% 显示结果
show(rrt);
hold on;
plot(solnInfo.TreeData(:,1), solnInfo.TreeData(:,2), '.-');
plot(pthObj.States(:,1), pthObj.States(:,2),'r','LineWidth',2);
hold off;
```
在这个例子中,我们创建了一个 10x10 的二进制占据网格地图,设置了障碍物区域,并且创建了一个 RRT-STAR 对象。然后,我们设置起始点和目标点,并且运行路径规划算法。最后,我们使用 show 函数显示地图和路径规划结果。
请注意,上面的代码只是一个简单的示例,实际使用时需要根据具体情况进行修改和调整。
rrt*算法路径规划matlab
RRT*(Rapidly-exploring Random Tree Star)算法是一种用于路径规划的快速探索随机树算法。它是RRT算法的改进版,通过连接树中的节点来构建路径,并优化路径以获得更优的结果。
在MATLAB中,你可以按照以下步骤实现RRT*算法的路径规划:
1. 初始化树:创建一个包含起始点的树。
2. 设置目标:确定目标点。
3. 迭代搜索:重复以下步骤直到找到路径或达到迭代次数上限:
- 生成随机点:在搜索空间内随机生成一个点。
- 寻找最近节点:在树中找到距离该随机点最近的节点。
- 扩展树:从最近节点向随机点生成一条新边,并将新节点加入树中。
- 寻找最优连接:对新生成的节点,检查其附近的节点是否有更短的路径,如果有则更新路径。
4. 构建最优路径:从目标点开始,通过连接具有最短路径的节点来构建最优路径。
5. 输出路径:将路径输出或可视化。
请注意,以上步骤只是一种基本的实现方法,你可以根据具体需求进行修改和优化。此外,还有一些MATLAB工具箱和第三方库可以帮助你实现路径规划算法,如Robotics System Toolbox和OMPL(Open Motion Planning Library)等。
希望这些信息能对你有所帮助!如果你有任何其他问题,请随时提问。