按照RRT*算法中的优化重连算法优化这行代码：%step7.重连接，以Pnew为父节点 for i = i:size(T.v,2)-1 dist = sqrt((Pnew(1) - T.v(i).x)^2 + (Pnew(2) - T.v(i).y)^2); if dist < r && i ~= minInd %计算当前点经过Pnew的代价，如果更小就更新 this_cost = dist + tmp_cost; if this_cost < T.v(i).cost %如果没有发生碰撞 this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dist,Img) continue; end T.v(i).cost = this_cost; T.v(i).xPre = Pnew(1); T.v(i).yPre = Pnew(2); T.v(i).indPre = k; end end end

这段代码是RRT*算法中的优化重连算法，在重连时以Pnew为父节点，遍历树中除了Pnew的所有节点，计算当前节点到Pnew的距离dist，如果小于阈值r且不是Pnew本身，则计算当前点经过Pnew的代价this_cost，并与当前点的代价比较，如果更小就更新当前点的代价、父节点和路径。如果更新后没有发生碰撞，则将当前点的代价、父节点和路径更新为Pnew的代价、父节点和路径。

为了优化这段代码，可以考虑以下几点：

1. 使用 KD 树或 R 树等数据结构来加速树的遍历和搜索，减少重连的计算量。

2. 对于已经计算过的节点，可以将它们的代价存储下来，避免重复计算。

3. 可以考虑引入一些启发式方法，如 A* 算法，来优化路径搜索过程。

4. 可以在代价计算时加入一些额外的约束条件，如车辆转向、速度等，来更加准确地计算路径代价。

通过以上优化措施，可以加速路径搜索过程，提高算法的效率和准确性。

相关问题

解释这行代码： %step3.扩展得到新节点 Pnear = [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y]; Pvec = [Prand(1) - Pnear(1),Prand(2) - Pnear(2)]; Pvec = Pvec/norm(Pvec); Pnew = Pnear+step*Pvec; tmp_cost = T.v(minInd).cost + step; % disp('befor check!'); %step4.检查是否碰撞 if iscollision1(Pnear,Pnew,Pvec,Imp) continue; end % disp('after check!'); %step5.父节点重选择，在给定半径里面选择父节dian for i = i:size(T.v,2) dist = sqrt((Pnew(1) - T.v(i).x)^2 + (Pnew(2) - T.v(i).y)^2); if dist <= r %处理在给定园范围里面的 this_cost = dist + T.v(i).cost; if this_cost < tmp_cost %判断是否有障碍物 this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dist,Imp) continue; end tmp_cost = this_cost; minInd = i; end end end

这段代码是一个基于RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法的路径规划算法中的一部分，用于扩展树的节点，并检查新节点是否与障碍物相交。

具体来说，这段代码实现了以下几个步骤：

1. 从树的节点中选择一个最近的节点Pnear。
2. 生成一个随机点Prand，并计算出从Pnear到Prand的向量Pvec，并将其归一化。
3. 根据步长step，计算出新节点Pnew的坐标，即Pnear + step*Pvec。
4. 检查从Pnear到Pnew的路径是否与障碍物相交，若相交则跳过此次循环。
5. 在树中给定半径r内查找父节点，如果在这个半径内存在节点，则计算该节点到Pnew的距离，如果小于r，则将该节点作为Pnew的父节点，并更新该节点的代价cost。同时，如果从该节点到Pnew的路径与障碍物相交，则跳过此次循环。

这段代码的最终目的是扩展树的节点，寻找一条从起点到终点的路径，并避免路径与障碍物相交。

按照RRT*算法中的可达性分析方法优化这行代码：function iscol = iscollision1(Pnear,Pnew,Pvec,Img) iscol = false; step = 30; for n = 0:step p = Pnear + n*Pvec; if unfeasible(p,Img) iscol = true; break; end end if unfeasible(Pnew,Img) iscol = true; end end function unfeasible = unfeasible(p,Img) % disp('in the check!'); unfeasible = false; if (p(1) < 1 || p(2) < 1 || p(1) >= size(Img,1) || p(2) >= size(Img,2) || Img(floor(p(1)),floor(p(2))) == 0) unfeasible = true; end end function iscol = iscollision2(this_p,Pnew,dist,Img) iscol = false; Pvec = [Pnew(1) - this_p(1), Pnew(2) - this_p(2)]; Pvec = Pvec/norm(Pvec); for n = 0:dist p = this_p + n*Pvec; if unfeasible(p,Img) iscol = true; end end end

按照RRT*算法中的可达性分析方法，可以将碰撞检测部分优化如下：

function iscol = iscollision1(Pnear,Pnew,Pvec,Img)
    iscol = false;
    step = 30;
    
    % 计算路径上的所有点
    path_points = Pnear + step * Pvec * (0:floor(norm(Pnew-Pnear)/(step*norm(Pvec))));
    
    % 检查每个点是否碰撞
    for i = 1:size(path_points,1)
        if unfeasible(path_points(i,:),Img)
            iscol = true;
            break;
        end
    end
    
    if unfeasible(Pnew,Img)
        iscol = true;
    end
end

这里我们首先计算出从Pnear到Pnew的所有路径上的点，然后逐个检查每个点是否碰撞。这样可以减少计算次数，从而提高碰撞检测的效率。