RRT算法在避障路径规划中的应用（附带Matlab代码）

避障路径规划是机器人导航中的重要问题之一。其中，快速随机树（Rapidly-Exploring Random Tree，简称RRT）算法是一种常用的路径规划算法，它能够在高维、复杂的环境中快速生成可行路径。本文将介绍RRT算法的基本原理，并提供使用Matlab实现的示例代码。

RRT算法基本原理
RRT算法通过随机采样和树结构的构建来搜索路径。其基本步骤如下：

1. 初始化RRT树：选择起始点作为树的根节点，并将其加入到RRT树中。

2. 生成随机点：在环境中随机采样一个点作为目标点。

3. 寻找最近节点：从RRT树中找到距离目标点最近的节点，记为nearest_node。

4. 扩展树：从nearest_node向目标点生成一个新节点new_node。这可以通过插值、随机步长或其他方法实现。

5. 碰撞检测：检测new_node与环境中的障碍物是否有碰撞。如果有碰撞，则舍弃new_node；否则，将new_node添加到RRT树中，并将其与nearest_node连接。

6. 判断是否到达目标：如果new_node接近目标点，则认为路径已找到，算法终止；否则，返回步骤2。

7. 路径回溯：从目标点向树的起始点回溯&#