基于matlab的RRT随机树的路径规划算法性能仿真

目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB源码

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1.算法概述

    　传统的路径规划算法有人工势场法、模糊规则法、遗传算法、神经网络、模拟退火算法、蚁群优化算法等。但这些方法都需要在一个确定的空间内对障碍物进行建模，计算复杂度与机器人自由度呈指数关系，不适合解决多自由度机器人在复杂环境中的规划。基于快速扩展随机树（RRT / rapidly exploring random tree）的路径规划算法，通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测，避免了对空间的建模，能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题。该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间，通过状态空间的随机采样点，把搜索导向空白区域，从而寻找到一条从起始点到目标点的规划路径，适合解决多自由度机器人在复杂环境下和动态环境中的路径规划。与PRM类似，该方法是概率完备且不最优的。

    　RRT是一种多维空间中有效率的规划方法。它以一个初始点作为根节点，通过随机采样增加叶子节点的方式，生成一个随机扩展树，当随机树中的叶子节点包含了目标点或进入了目标区域，便可以在随机树中找到一条由从初始点到目标点的路径。

　　初始化时随机树T只包含一个节点：根节点qinit。首先Sample函数从状态空间中随机选择一个采样点qrand（4行）；然后Nearest函数从随机树中选择一个距离qrand最近的节点qnearest（5行）；最后Extend函数通过从qnearest向qrand扩展一段距离，得到一个新的节点qnew（8行）。如果qnew与障碍物发生碰撞，则Extend函数返回空，放弃这次生长，否则将qnew加入到随