基于RRT算法的避障路径规划实现

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本文详细介绍了如何使用RRT算法在Matlab中实现避障路径规划。通过创建表示机器人位置的结构体,定义障碍物、起点和终点信息,不断扩展随机树直至找到起点到终点的路径,最后回溯输出安全路径。提供的Matlab代码为机器人自主导航提供了一种有效方法。

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基于RRT算法的避障路径规划实现

在机器人的运动中,路径规划是一个至关重要的问题。而避开障碍物又是路径规划中必须考虑的因素。基于随机树算法(Randomized Rapidly Exploring Random Trees, RRT),我们可以实现一种较为高效的路径规划方式。本文将介绍如何使用Matlab实现基于RRT算法的避障路径规划。

  1. 算法原理

RRT是一种建立无向树的算法,起始状态为树的根节点,通过随机数生成器,在搜索空间中随机采样,在树中添加从最近的已有节点到新节点的边,直到目标状态被包含在树中为止。

当机器人运动时,树的生长过程会受到环境障碍物的限制,树的扩展方向会被迫改变,直到生成出一条从起点到终点的路径。

  1. 实现步骤

首先,我们需要创建一个表示机器人位置的结构体,它包括机器人当前的坐标和速度信息。

然后,我们需要定义障碍物形状、起始点和目标点的位置信息。

接着,我们使用一个循环来不断进行树的扩展,直到找到一条连接起点和终点的路径。

在每一次循环中,我们先使用随机数生成器生成一个点,然后在树中找到离该点最近的节点,并计算从该节点到新生成的点之间的距离和角度。如果这个新点与旧节点之间的路径没有撞上障碍物,就将它加入到树中,并将这两个节点之间的边设置为可通

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