rrt三维坡地路径规划代码

rrt三维坡地路径规划代码是一种常用于解决三维空间路径规划问题的算法，其核心思想是随机采样构建搜索树，并通过采样点之间的连线来构建路径。下面详细介绍其代码实现过程：

1. 定义搜索树节点结构体，包含节点的坐标、父节点等信息。
2. 定义随机采样函数，根据目标区域的特点，随机在其中采样目标点。
3. 定义障碍物检查函数，用于检查目标点与采样点之间是否存在障碍物。
4. 定义路径搜索函数，基于RRT算法，循环进行以下步骤：
(1) 从目标区域中采样一个目标点；
(2) 在搜索树中查找离目标点最近的节点；
(3) 在节点与目标点之间生成一条连线；
(4) 检查连线是否与障碍物相交，如果相交，则返回步骤1；
(5) 将新节点加入搜索树中，并设置其父节点为最近节点；
(6) 如果新节点与目标点距离小于一定阈值，则认为搜索成功，返回路径信息。

以上就是rrt三维坡地路径规划代码的主要实现过程，通过合理设置参数，这种算法可以解决各种复杂三维环境下的路径规划问题。

相关问题

基于rrt三维路径规划代码

RRT（Rapidly-exploring Random Trees）是一种常见的路径规划算法之一，它能够在高维空间中快速生成一颗树，并且在树上搜索出一条从起点到终点的路径。在三维空间中，RRT算法也被广泛应用于机器人路径规划、航空器路径规划等领域。

以下是一个基于RRT算法的三维路径规划代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

class RRT:
    def __init__(self, start, goal, obstacles, step_size, max_iter):
        self.start = start
        self.goal = goal
        self.obstacles = obstacles
        self.step_size = step_size
        self.max_iter = max_iter
        self.vertices = [start]
        self.edges = []
        self.dim = len(start)
        self.fig = plt.figure()
        self.ax = self.fig.add_subplot(111, projection='3d')
        self.ax.set_xlim3d(-10, 10)
        self.ax.set_ylim3d(-10, 10)
        self.ax.set_zlim3d(-10, 10)
        self.ax.set_xlabel('X')
        self.ax.set_ylabel('Y')
        self.ax.set_zlabel('Z')
        self.ax.scatter(start[0], start[1], start[2], c='g', marker='o')
        self.ax.scatter(goal[0], goal[1], goal[2], c='r', marker='o')
        for obstacle in obstacles:
            self.ax.scatter(obstacle[0], obstacle[1], obstacle[2], c='k', marker='x')

    def run(self):
        for i in range(self.max_iter):
            q_rand = np.random.rand(self.dim) * 20 - 10
            q_near = self.nearest(q_rand)
            q_new = self.steer(q_near, q_rand)
            if self.collision_free(q_near, q_new):
                self.vertices.append(q_new)
                self.edges.append((q_near, q_new))
                self.ax.plot([q_near[0], q_new[0]], [q_near[1], q_new[1]], [q_near[2], q_new[2]], c='b')
                if np.linalg.norm(q_new - self.goal) < self.step_size:
                    self.vertices.append(self.goal)
                    self.edges.append((q_new, self.goal))
                    self.ax.plot([q_new[0], self.goal[0]], [q_new[1], self.goal[1]], [q_new[2], self.goal[2]], c='b')
                    return

    def nearest(self, q_rand):
        distances = [np.linalg.norm(q_rand - v) for v in self.vertices]
        return self.vertices[np.argmin(distances)]

    def steer(self, q_near, q_rand):
        direction = q_rand - q_near
        length = np.linalg.norm(direction)
        if length > self.step_size:
            direction = direction / length * self.step_size
        return q_near + direction

    def collision_free(self, q_near, q_new):
        for obstacle in self.obstacles:
            distance = np.linalg.norm(np.cross(obstacle - q_near, obstacle - q_new)) / np.linalg.norm(q_new - q_near)
            if distance < 1.0:
                return False
        return True

    def visualize(self):
        plt.show()

if __name__ == '__main__':
    start = np.array([-5, -5, -5])
    goal = np.array([5, 5, 5])
    obstacles = [np.array([0, 0, 0])]
    rrt = RRT(start, goal, obstacles, 0.5, 1000)
    rrt.run()
    rrt.visualize()

在这个示例中，我们定义了一个RRT类，它包含了起点、终点、障碍物、步长、最大迭代次数、顶点和边等属性，以及一些方法，例如nearest、steer、collision_free和visualize等。

在run方法中，我们迭代生成随机点，并找到最近的顶点，然后在从最近顶点到随机点的方向上前进一步，生成一个新的顶点。如果新的顶点与最近顶点之间没有障碍物，则将新的顶点添加到树中，并将最近顶点和新的顶点之间的边添加到边列表中。

在collision_free方法中，我们检查最近顶点和新顶点之间是否有障碍物。这里我们假设障碍物为球形，因此使用球面与线段的距离公式来检查是否有碰撞。

最后，我们使用matplotlib库可视化生成的树和路径。

RRT算法 规划返回路径 matlab代码

以下是一个简单的RRT算法规划返回路径的matlab代码：

% 定义起点和终点
start_point = [0, 0];
goal_point = [10, 10];

% 定义障碍物
obstacle = [3, 3; 4, 3; 4, 4; 3, 4];

% 定义RRT算法参数
max_iter = 1000;
max_distance = 0.5;
goal_tolerance = 0.5;

% 初始化树
tree(1).point = start_point;
tree(1).parent = 0;

% 开始RRT算法
for i = 2:max_iter
    % 生成随机点
    if rand() < goal_tolerance
        random_point = goal_point;
    else
        random_point = [rand()*10, rand()*10];
    end
    
    % 寻找最近的点
    min_distance = Inf;
    for j = 1:length(tree)
        distance = norm(random_point - tree(j).point);
        if distance < min_distance
            min_distance = distance;
            nearest_point = tree(j).point;
            nearest_index = j;
        end
    end
    
    % 生成新的点
    if min_distance > max_distance
        new_point = nearest_point + max_distance*(random_point - nearest_point)/min_distance;
    else
        new_point = random_point;
    end
    
    % 检查新的点是否在障碍物中
    if inpolygon(new_point(1), new_point(2), obstacle(:,1), obstacle(:,2))
        continue;
    end
    
    % 添加新的点到树中
    tree(end+1).point = new_point;
    tree(end).parent = nearest_index;
    
    % 检查是否到达终点
    if norm(new_point - goal_point) < goal_tolerance
        break;
    end
end

% 生成返回路径
path = [tree(end).point];
while tree(end).parent ~= 0
    tree(end) = tree(tree(end).parent);
    path = [tree(end).point; path];
end

% 绘制树和路径
figure;
hold on;
% 绘制障碍物
patch(obstacle(:,1), obstacle(:,2), 'k');
% 绘制树
for i = 1:length(tree)
    if tree(i).parent ~= 0
        plot([tree(i).point(1), tree(tree(i).parent).point(1)], [tree(i).point(2), tree(tree(i).parent).point(2)], 'b');
    end
end
% 绘制路径
plot(path(:,1), path(:,2), 'r', 'LineWidth', 2);
plot(start_point(1), start_point(2), 'go', 'MarkerSize', 10);
plot(goal_point(1), goal_point(2), 'ro', 'MarkerSize', 10);
axis equal;

该代码将生成一个随机树，并在障碍物中寻找一条路径以连接起点和终点。该代码还包括一个简单的路径规划算法，用于返回最短路径。