基于RRT算法的避障路径规划

本文介绍了基于RRT算法的避障路径规划,通过随机采样和树结构在MATLAB中实现。核心步骤包括初始化树、随机采样、最近邻节点搜索、节点扩展和连接。提供MATLAB代码示例,适用于机器人领域的路径规划,可按需修改和优化以适应不同场景。

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基于RRT算法的避障路径规划

路径规划是机器人领域中的重要问题之一。其中,避障路径规划是指为机器人找到一条安全而有效的路径,以避开障碍物并到达目标位置。Rapidly-Exploring Random Trees (RRT) 算法是一种常用的避障路径规划算法,它基于随机采样和树结构的思想,能够高效地搜索可行的路径。本文将介绍基于RRT算法的避障路径规划并提供相应的MATLAB代码示例。

RRT算法的基本原理是通过不断地随机采样和扩展树的节点来搜索可行的路径。算法的核心步骤包括:初始化树、随机采样、最近邻节点搜索、节点扩展和连接等。

首先,我们需要初始化树。在MATLAB代码中,我们可以定义一个树结构,包含根节点和一组子节点。根节点代表机器人的初始位置,而子节点则表示树的分支。

classdef Node
    properties
        Point % 节点的坐标
        Parent % 父节点
    end
    methods
        function node = Node(point
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