for i = i:size(T.v,2)-1 dist = sqrt((Qnew(1) - T.v(i).x)^2 + (Qnew(2) - T.v(i).y)^2); if dist < r && i ~= minInd
时间: 2024-03-04 18:51:50 浏览: 17
这段代码也是RRT算法的一部分,作用是检测从新节点Qnew到树中已有节点的路径上是否与障碍物相交。具体来说,for循环遍历树中所有已有节点,计算新节点Qnew到当前节点的距离dist。如果距离小于规定的阈值r,并且当前节点不是新节点的父节点(即排除回到父节点的情况),则说明Qnew到该节点的路径可能与障碍物相交,需要进行进一步的检测。
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for i = 2:size(T.v,2) dist = sqrt((Prand(1) - T.v(i).x)^2 + (Prand(2) - T.v(i).y)^2); if dist < minDis minDis = dist; minInd = i; end
这段代码的作用是在一个图结构T中,找到距离随机点Prand最近的节点,并返回该节点在图中的索引minInd。具体实现是通过循环遍历图中的所有节点,计算每个节点与随机点Prand之间的距离dist,如果该距离小于最小距离minDis,则更新minDis和minInd为当前节点的距离和索引。最终,返回距离随机点Prand最近的节点在图中的索引minInd。该代码一般用于路径规划算法中的RRT算法中,用于寻找距离随机点最近的节点作为路径搜索的起点或终点。
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
同样可以使用向量化运算,将循环改为矩阵运算:
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
这样可以使代码更加简洁高效。
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