rrt路径规划动态步长

RRT（Rapidly-Exploring Random Trees）路径规划算法的动态步长是指在算法的每一次迭代中，每个新生成的节点与其最近邻节点之间的距离。动态步长可以根据需求进行调整，以平衡路径规划的速度和质量。较大的步长可以加快探索的速度，但可能会导致路径的质量下降，产生冗余点；而较小的步长则可以提高路径的质量，但可能会导致规划速度变慢。

相关问题

RRT路径规划 python

RRT（Rapidly-exploring Random Tree）是一种基于随机采样的路径规划算法，用于在搜索空间中寻找可行路径。其主要思想是通过随机采样和连接节点来构建一棵树，直到找到一条连接起始点和目标点的路径为止。

使用Python实现RRT路径规划算法的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random

def rrt(start, goal, obstacles, max_iter, step_size):
    # 初始化树，将起点作为根节点
    tree = {tuple(start): None}
    
    for _ in range(max_iter):
        # 随机采样一个点
        sample = random_point()
        
        # 在树中查找最近邻节点
        nearest_node = find_nearest_node(tree, sample)
        
        # 根据步长生成新节点
        new_node = step_from_to(nearest_node, sample, step_size)
        
        # 判断新节点是否与障碍物相交
        if not collides(new_node, obstacles):
            # 将新节点添加到树中
            tree[tuple(new_node)] = nearest_node
            
            # 判断是否达到目标点
            if distance(new_node, goal) <= step_size:
                # 找到路径，返回路径和树
                path = find_path(tree, new_node)
                return path, tree
    
    # 未找到路径，返回空
    return None, None

# 其他辅助函数和算法实现可以在这里添加

# 示例调用
start = (0, 0)
goal = (100, -2)
obstacles = []  # 障碍物列表，可以根据需要添加
max_iter = 1000  # 最大迭代次数
step_size = 10  # 步长

path, tree = rrt(start, goal, obstacles, max_iter, step_size)

rrt路径规划算法matlab

以下是一个简单的RRT路径规划算法的MATLAB实现，仅供参考。

% RRT路径规划算法
% 作者: Yijun Yuan (yyuan@mit.edu)
% 
% 输入:
%    start_pos: 起点坐标
%    goal_pos: 终点坐标
%    obstacle_list: 障碍物列表
%    max_iter: 最大迭代次数
%    step_size: 步长
% 输出:
%    path: 路径坐标列表

function path = RRT(start_pos, goal_pos, obstacle_list, max_iter, step_size)

% 初始化树
tree = [start_pos, 0];

for i = 1:max_iter
    % 随机生成一个点
    rand_pos = [rand*10, rand*10];
    
    % 找到距离随机点最近的树上节点
    dist = sqrt((tree(:,1) - rand_pos(1)).^2 + (tree(:,2) - rand_pos(2)).^2);
    [~, nearest_idx] = min(dist);
    nearest_node = tree(nearest_idx,:);
    
    % 计算朝向随机点的向量
    dir_vec = rand_pos - nearest_node(1:2);
    dir_vec = dir_vec / norm(dir_vec);
    
    % 计算新节点位置
    new_pos = nearest_node(1:2) + dir_vec * step_size;
    
    % 如果新节点不在障碍物内，则加入树
    if ~IsInObstacle(new_pos, obstacle_list)
        new_node = [new_pos, nearest_idx];
        tree = [tree; new_node];
        
        % 如果新节点距离目标点小于一定阈值，则认为找到了一条路径
        if norm(new_pos - goal_pos) < 0.5
            path = BacktrackPath(tree, nearest_idx);
            return
        end
    end
end

% 没有找到路径
path = [];

end

function path = BacktrackPath(tree, goal_idx)
% 回溯路径
path = tree(goal_idx, 1:2);
while goal_idx ~= 1
    goal_idx = tree(goal_idx, 3);
    path = [tree(goal_idx, 1:2); path];
end
end

function is_in = IsInObstacle(pos, obstacle_list)
% 判断点是否在障碍物内
is_in = false;
for i = 1:length(obstacle_list)
    obs = obstacle_list{i};
    if pos(1) >= obs(1) && pos(1) <= obs(3) && pos(2) >= obs(2) && pos(2) <= obs(4)
        is_in = true;
        break;
    end
end
end

需要注意的是，此实现仅考虑二维平面，且障碍物为矩形。如果需要考虑更复杂的情况，需要对代码进行相应的修改。