优化这行代码:%开始主循环 for iter = 1:MaxIter %step1.生成随机点 n = rand(); Prand = n < 0.5 ? [unifrnd(0,x_l),unifrnd(0,y_l)] : goal; end %step2.遍历树找到最近点 minDis = sqrt((Prand(1) - T.v(1).x)^2 + (Prand(2) - T.v(1).y)^2); minInd = 1; dis = sqrt((Prand(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Prand(2) - [T.v(:).y]').^2); [minDis, minInd] = min(dis); end end %step3.扩展得到新节点 Pnew = [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y] + step * ([Prand(1),Prand(2)] - [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y]) / norm([Prand(1),Prand(2)] - [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y]); tmp_cost = T.v(minInd).cost + step; % disp('befor check!'); %step4.检查是否碰撞 continue_flag = iscollision1(Pnear,Pnew,Pvec,Img); continue_flag = continue_flag ? continue : []; %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) dis = sqrt((Pnew(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Pnew(2) - [T.v(:).y]').^2); valid_ind = find(dis <= r); for i = valid_ind this_cost = dis(i) + T.v(i).cost; if this_cost < tmp_cost this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dis(i),Img) continue; end tmp_cost = this_cost; minInd = i; end end end %step6.将Pnew插入到树中 T.v(end+1) = struct('x',Pnew(1),'y',Pnew(2),'xPre',T.v(minInd).x,'yPre',T.v(minInd).y,'cost',tmp_cost,'indPre',minInd); %画出生长出的树枝 plot([Pnew(2), T.v(minInd).y],[Pnew(1),T.v(minInd).x],'b','LineWidth',2); pause(0.01) %step7.重连接,以Pnew为父节点 for i = i:size(T.v,2)-1 dis = sqrt((Pnew(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Pnew(2) - [T.v(:).y]').^2); valid_ind = find(dis < r & (1:length(T.v) ~= minInd)); for i = valid_ind this_cost = dis(i) + tmp_cost; if this_cost < T.v(i).cost this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dis(i),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 %step8.检查是否到达目标点附近 dis2goal = sqrt((Pnew(1) - goal(1))^2 + (Pnew(2) - goal(2))^2); flag = dis2goal < threshold; k = flag*(size(T.v,2) + 1); T.v(k).x = flaggoal(1); T.v(k).y = flaggoal(2); T.v(k).xPre = flagPnew(1); T.v(k).yPre = flagPnew(2); T.v(k).cost = flag*(T.v(k-1).cost + dis2goal); T.v(k).indPre = flag*(k - 1); if flag disp('find path!'); break; end
时间: 2024-04-27 09:22:49 浏览: 17
这段代码的主要问题在于有重复的循环变量名,导致后面的循环会覆盖前面的循环变量。建议将内部循环的变量名修改为其他名称,避免冲突。
另外,可以考虑使用向量化的方式来优化代码,减少循环次数,提高运行效率。例如,可以将一些循环中的操作改为矩阵运算或者向量化函数。
还有一些小细节可以优化,例如可以将一些常用的计算结果保存下来,避免重复计算,提高效率。
最后,建议在代码中加入注释,以方便理解和维护。
相关问题
解释这行代码:for iter = 1:MaxIter %step1.生成随机点 n = rand(); if n < 0.5 Prand = [unifrnd(0,x_l),unifrnd(0,y_l)]; else Prand = goal; end
这段代码是 RRT 算法中的一部分,用于生成随机点 Prand。
循环变量 iter 从 1 开始,执行次数不超过 MaxIter 次。
在每次循环中,首先生成一个随机数 n,n 的取值范围为 [0, 1)。
如果 n 小于 0.5,表示以一定的概率在空间中随机生成一个点,这个点的横坐标和纵坐标均为在区间 [0,x_l] 和 [0,y_l] 中均匀分布的随机数,即 Prand = [unifrnd(0,x_l),unifrnd(0,y_l)]。
如果 n 大于等于 0.5,表示以一定的概率直接将 Prand 赋值为目标点 goal,即 Prand = goal。
这样,每次循环中都会生成一个随机点 Prand,作为下一步 RRT 算法中的目标点,用于寻找从根节点到目标点的路径。
sims.fine <- foreach(sims = 1:n.iter, .combine = rbind) %do%什么意思
这段代码使用了`foreach`包中的函数,它对`1:n.iter`中的每个元素`sims`进行循环操作,并将循环的结果按行合并成一个矩阵。
具体来说,`foreach`函数的第一个参数`sims`是一个迭代器,它包含了需要循环的元素,这里是`1:n.iter`,表示从1到`n.iter`的整数序列。第二个参数`.combine`指定了如何将循环结果合并,这里使用了`rbind`函数,表示按行合并成一个矩阵。`.combine`参数还可以取其他的合并函数,比如`c`表示按顺序合并成一个向量,`list`表示合并成一个列表等。
`%do%`符号是`foreach`包中用于指定循环操作的符号,它后面跟着的是一个表达式,表示对每个元素`sims`执行的操作。在这段代码中,`%do%`后面的表达式没有给出,可能是在后面的代码中定义的。整个代码段的含义是,对于`1:n.iter`中的每个元素`sims`,执行某个操作,并将所有结果按行合并成一个矩阵`sims.fine`。