RRT路径规划算法：机器人自动寻找最佳路径

RRT算法的核心思想是在配置空间中随机地选择采样点，并通过这些采样点构建一棵树形结构，以覆盖整个配置空间。树的每一步扩展都是朝着随机选择的目标点方向进行，直至找到一条从起点到终点的路径。RRT算法特别适用于高维空间和复杂环境中的路径规划问题，因其能以较高的概率找到可行路径，并且随着树的扩展，路径能够逐渐优化。 RRT算法描述： 1. 初始化：创建一个初始树，包含起始点。 2. 迭代过程：对于每次迭代，算法首先在配置空间中随机生成一个采样点。 3. 最近点搜索：在树中寻找距离采样点最近的节点（称为最近点）。 4. 扩展新点：从最近点开始，沿着最近点与采样点之间的方向扩展出一个新的节点。扩展的步长通常是固定的，但在某些改进的RRT算法中，步长也可以是动态的。 5. 碰撞检测：在扩展过程中，需要检测新点与障碍物之间是否存在碰撞。如果检测到碰撞，将放弃这个新点，并且可能需要重新进行采样或者调整步长。 6. 添加新点：如果没有碰撞，将新点添加到树中，并且将新点与最近点之间的路径作为树的一部分。 7. 终止条件：当树成功到达目标点附近或者达到预定的迭代次数时，算法终止。 RRT算法的优势： - 高效性：RRT能够在高维空间和复杂环境中快速找到一条可行路径。 - 鲁棒性：算法对起始点和目标点的选择不敏感，即使在狭窄或复杂的环境中也能较好地工作。 - 灵活性：RRT算法容易与其他优化算法结合，例如RRT*是对RRT的优化版本，可以找到更优的路径。 RRT算法的局限性： - 随机性：虽然随机性使得RRT适用于复杂环境，但在某些情况下可能导致算法收敛速度慢。 - 优化程度：RRT生成的路径可能不是最优的，尤其是对于路径长度较长的情况。 实际应用： RRT算法广泛应用于机器人路径规划，例如在自动驾驶汽车、室内清扫机器人、自动化仓库搬运系统等领域。通过RRT算法，机器人能够在复杂环境中避开障碍物，安全高效地到达目标位置。 文件名称“wanzheng.m”表明有一个名为“wanzheng”的MATLAB脚本文件，该文件可能包含了实现RRT算法的具体代码。通过MATLAB运行该脚本，可以模拟RRT算法的路径规划过程，检验算法在特定环境下的表现。" 关键词：快速扩展树, RRT, 路径规划, 随机采样, 障碍物避让, MATLAB