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。