基于RRT算法的避障路径规划 - 附带Matlab代码

引言：
路径规划是自主导航机器人领域中的重要问题之一。在复杂环境中，机器人需要通过规划一条安全的路径来避开障碍物。其中一种常用的路径规划算法是Rapidly-Exploring Random Trees（RRT）算法。本文将介绍RRT算法的基本原理，并提供基于Matlab的代码示例，以演示如何实现RRT算法进行避障路径规划。

RRT算法简介：
RRT算法是一种基于树结构的遍历算法，它通过随机采样和扩展来构建一棵树，以表示机器人在环境中的运动状态。RRT算法的基本思想是从起始点开始，不断生成随机采样点，并将其连接到树中最近的节点，直到达到目标点或找到一条可行的路径。

RRT算法步骤：

1. 创建一棵只包含起始点的树T。
2. 生成一个随机采样点Q_rand。
3. 在树T中找到距离Q_rand最近的节点Q_near。
4. 从节点Q_near向Q_rand方向扩展一段距离d，得到新的节点Q_new。确保Q_new与Q_near之间没有障碍物。
5. 将节点Q_new添加到树T中，并将Q_new与Q_near连接起来。
6. 重复步骤2-5，直到生成到达目标点的路径或达到最大迭代次数。

Matlab代码示例：
下面是基于Matlab的RRT算法示例代码，用于避障路径规划：