RRT算法用matlab路径规划仿真步骤
时间: 2023-10-22 16:04:00 浏览: 74
RRT(Rapidly-exploring Random Trees)算法是一种常用的路径规划算法,它可以用于机器人、自动驾驶车辆等领域的路径规划问题。下面是在Matlab中使用RRT算法进行路径规划仿真的步骤:
1. 安装Robotics System Toolbox和Simulink。
2. 设置地图和起点终点位置。可以手动创建地图,也可以从文件中导入地图。设置起点和终点的位置。
3. 创建RRT对象。使用 robotics.RRT 类创建一个RRT对象,并设置搜索参数,如最大搜索步数、最大搜索深度等。
4. 执行路径搜索。使用 RRT 对象的 search 函数进行路径搜索。此函数将返回一个路径或空数组,表示无法找到路径。
5. 画出路径。使用 Simulink 模型中的 Scope 块画出路径。将路径数据传递到 Scope 块,使用 Simulink 中的 Plot 函数绘制路径。
6. 优化路径。使用 robotics.PurePursuit 类创建一个纯追踪控制器。将控制器应用于路径上的点,以获得平滑的路径。将平滑路径数据传递到 Scope 块,使用 Simulink 中的 Plot 函数绘制平滑路径。
7. 运行仿真。使用 Simulink 模型执行仿真。
总结:
以上是在Matlab中使用RRT算法进行路径规划仿真的步骤。使用这些步骤,可以轻松创建一个简单的路径规划程序,并在Simulink中执行仿真。
相关问题
机械臂rrt算法路径规划matlab
以下是基于matlab仿真的puma560机械臂RRT路径规划算法的步骤:
1.首先,需要定义机械臂的起始点和目标点,以及机械臂的关节极限和碰撞检测函数。
2.然后,使用RRT算法生成一棵树,其中包含起始点和目标点,并且每个节点都是机械臂的一个姿态。
3.在生成树的过程中,需要进行碰撞检测,以确保机械臂的每个姿态都是可行的。
4.一旦树生成完成,就可以使用最近邻搜索算法找到离目标点最近的节点,并且从该节点向起始点回溯,生成一条路径。
5.最后,可以使用matlab的3D绘图功能将机械臂的路径可视化。
以下是一个简单的matlab代码示例,用于实现基于puma560机械臂的RRT路径规划算法:
```matlab
% 定义机械臂的起始点和目标点
start = [0, 0, 0, 0, 0, 0];
goal = [pi/2, pi/4, pi/2, 0, 0, 0];
% 定义机械臂的关节极限和碰撞检测函数
joint_limits = [-pi, pi; -pi, pi; -pi, pi; -pi, pi; -pi, pi; -pi, pi];
collision_fn = @(q) false;
% 使用RRT算法生成一棵树
tree = RRT(start, goal, joint_limits, collision_fn);
% 使用最近邻搜索算法找到离目标点最近的节点,并且从该节点向起始点回溯,生成一条路径
path = find_path(tree, start, goal);
% 将机械臂的路径可视化
plot_arm_path(path);
```
RRT算法用matlab仿真的完整代码
以下是RRT算法的Matlab仿真代码:
```
% RRT算法的Matlab仿真代码
% 作者: AI工程师
% 时间: 2021年10月22日
clear;
clc;
close all;
% 初始化起点和终点
start = [0, 0];
goal = [5, 5];
% 设置边界
xlim([0, 10]);
ylim([0, 10]);
% 显示起点和终点
hold on;
plot(start(1), start(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
plot(goal(1), goal(2), 'go', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
% 设置RRT参数
max_iter = 1000;
step_size = 0.5;
goal_threshold = 0.5;
% 初始化树
tree = [start, 0];
% 开始构建树
for i = 1:max_iter
% 生成一个随机点
random_point = [rand()*10, rand()*10];
% 在树中查找最近的节点
nearest_node = tree(1,:);
nearest_dist = norm(random_point - nearest_node(1:2));
for j = 2:size(tree, 1)
node = tree(j,:);
dist = norm(random_point - node(1:2));
if dist < nearest_dist
nearest_node = node;
nearest_dist = dist;
end
end
% 计算新的节点
direction = (random_point - nearest_node(1:2)) / norm(random_point - nearest_node(1:2));
new_point = nearest_node(1:2) + direction * step_size;
% 如果新的节点在障碍物内,则跳过
if ~is_point_valid(new_point)
continue;
end
% 计算新节点的代价
new_cost = nearest_node(3) + norm(new_point - nearest_node(1:2));
% 将新节点添加到树中
new_node = [new_point, new_cost];
tree = [tree; new_node];
% 绘制新节点
plot(new_node(1), new_node(2), 'b.', 'MarkerSize', 10);
drawnow;
% 如果新节点接近终点,则停止搜索
if norm(new_point - goal) < goal_threshold
break;
end
end
% 从终点向树中回溯,找到最短路径
path = [goal, 0];
current = tree(end,:);
while norm(current(1:2) - start) > goal_threshold
% 在树中查找最近的节点
nearest_node = tree(1,:);
nearest_dist = norm(current(1:2) - nearest_node(1:2));
for j = 2:size(tree, 1)
node = tree(j,:);
dist = norm(current(1:2) - node(1:2));
if dist < nearest_dist
nearest_node = node;
nearest_dist = dist;
end
end
% 将最近的节点添加到路径中
path = [nearest_node; path];
% 更新当前节点
current = nearest_node;
end
% 绘制最短路径
plot(path(:,1), path(:,2), 'r-', 'LineWidth', 2);
function valid = is_point_valid(point)
% 判断点是否在障碍物内
valid = true;
if point(1) < 1 || point(1) > 9 || point(2) < 1 || point(2) > 9
valid = false;
end
if point(1) > 3 && point(1) < 7 && point(2) > 3 && point(2) < 7
valid = false;
end
end
```
该代码实现了基本的RRT算法,包括随机树的构建、最短路径的回溯等步骤。在运行代码之前,需要设置起点、终点、边界、RRT参数等变量。其中,is_point_valid函数用于判断一个点是否在障碍物内。在实际应用中,需要根据具体的场景进行修改。