【车辆路径规划】基于RRT算法实现车队编队路径规划附matlab代码

原创于 2025-12-22 21:45:33 发布 · 553 阅读

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#算法 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

在当今科技飞速发展的时代，车辆路径规划作为物流、自动驾驶等众多领域的核心环节，其重要性不言而喻。在物流行业，合理的车辆路径规划可以大幅降低运输成本，提高配送效率，直接关系到企业的运营效益和市场竞争力。据相关数据显示，优化后的路径规划能够使物流运输成本降低 15% - 30% ，这对于利润空间本就有限的物流企业来说，无疑是巨大的诱惑。

而在自动驾驶领域，路径规划更是车辆实现自主行驶的关键。它需要综合考虑交通规则、路况、目的地等多种因素，为车辆规划出一条安全、高效的行驶路线。想象一下，一辆自动驾驶汽车在复杂的城市道路中穿梭，没有精准的路径规划，它将如同迷失方向的羔羊，寸步难行。

当我们将目光聚焦到车队编队路径规划时，问题的复杂性陡然增加。车队中的车辆并非孤立存在，它们需要协同合作，保持特定的队形和间距，以实现整体的高效运行。这就如同一场精心编排的舞蹈，每一辆车都要在恰当的时间、恰当的位置做出精准的动作，否则就会导致整个车队的混乱。

比如，在物流配送中，多辆货车组成的车队需要同时为多个客户送货，如何合理分配任务，让每辆车的行驶路线既不冲突，又能最大程度地节省时间和成本，是一个极具挑战性的问题。又或者在自动驾驶车队中，当遇到突发路况，如道路施工、交通事故时，如何快速协调所有车辆做出一致的反应，重新规划路径，确保车队的安全和顺畅，也是亟待解决的难题。

在众多解决车队编队路径规划的方法中，快速探索随机树（RRT）算法凭借其独特的优势脱颖而出。它就像是一位智慧的探险家，在复杂的环境中不断探索，寻找最优的路径。RRT 算法不需要对环境进行精确建模，就能在高维空间中快速搜索，适应各种复杂的障碍物和动态变化的环境，这使得它非常适合应用于车队编队路径规划这样复杂的场景中。

RRT 算法深度剖析

（一）算法核心原理

RRT 算法，全称为快速探索随机树（Rapidly-Exploring Random Tree）算法，其核心原理是基于随机采样来构建一棵搜索树，以此逐步探寻从起点到终点的无碰撞路径。下面，让我们深入了解其具体步骤。

初始化：这是算法的起点，就像搭建一座房子要先打好地基一样。我们首先创建一棵只有根节点的树，这个根节点通常就是车队的起始位置。此时，这棵树还很 “单薄”，但它承载着后续探索的希望。
随机采样：在整个搜索空间内，按照一定的概率分布随机生成一个采样点。这个采样点的产生是随机的，但又不是完全没有规律。它就像是在一片广阔的森林中随机选择一个方向迈出一步，有可能朝着目标前进，也有可能走向其他方向。这种随机性赋予了算法强大的探索能力，能够覆盖到搜索空间的各个角落。
最近邻搜索：在已经生成的树节点中，找到距离刚才随机生成的采样点最近的节点。这一步就像是在一群人中找到离你最近的那个人。可以通过计算采样点与每个树节点之间的距离（如欧几里得距离）来实现，距离最短的节点即为最近邻节点。
节点扩展：从最近邻节点出发，沿着指向随机采样点的方向，按照预设的步长进行扩展，生成一个新的节点。这个新节点就像是从最近邻节点长出的一根 “树枝”，代表着算法在搜索空间中的一次新的探索。如果新节点超出了搜索空间范围或者与障碍物发生碰撞，那么这次扩展就会被舍弃，重新进行随机采样和节点扩展。
碰撞检测：这是确保路径安全的关键步骤。当生成新节点后，需要检查新节点以及从最近邻节点到新节点之间的路径是否与环境中的障碍物发生碰撞。可以通过将车辆模型与障碍物模型进行几何比较来判断是否发生碰撞。如果发生碰撞，说明这条路径不可行，需要重新探索；如果没有碰撞，则将新节点加入到搜索树中，并建立新节点与最近邻节点之间的连接，就像在树上成功长出了一根新树枝。
终止条件：当搜索树中某个节点与目标点之间的距离小于预先设定的阈值时，认为找到了从起点到终点的可行路径，算法终止。这个阈值就像是一个 “目标包围圈”，只要节点进入了这个包围圈，就可以认为找到了目标。另外，也可以设置最大迭代次数，如果在达到最大迭代次数时仍未找

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function A = steer(qr, qn, val, eps)

qnew = [0 0];

% Steer towards qn with maximum step size of eps

if val >= eps

qnew(1) = qn(1) + ((qr(1)-qn(1))*eps)/dist(qr,qn);

qnew(2) = qn(2) + ((qr(2)-qn(2))*eps)/dist(qr,qn);

else

qnew(1) = qr(1);

qnew(2) = qr(2);

end

A = [qnew(1), qnew(2)];

end

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 无人机应用方面

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