使用RRT算法实现多机器人路径规划，多起点，共同终点——MATLAB源代码

使用RRT算法实现多机器人路径规划，多起点，共同终点——MATLAB源代码

随着现代技术的不断提升，机器人技术与日俱增，机器人应用越来越广泛。而在机器人运动中，路径规划是一个非常重要的问题。本文将介绍如何使用 RRT 算法实现多机器人路径规划，并给出相应的 MATLAB 源代码。

首先，我们需要了解 RRT 算法。RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于树形结构的随机采样路径的搜索算法。该算法通过随机生成节点并连接相邻节点，最终构建一棵表达可行运动路径的树。而 RRT 算法的优势在于其适用于高维空间的路径规划问题，且具有自我重复探索能力和较好的快速性能。

接下来，我们将通过 MATLAB 来实现多机器人路径规划。假设有 n 台机器人需要从起点集 {q1, q2, …, qn} 同时到达终点 p。可以将该问题抽象为 n 个无穷远的点，它们的连线组成了一张完全图，问题转化为了寻找 n 个顶点之间的最短路径。以下是 MATLAB 代码实现：

% 定义起点和终点
q_start = {
   [<