基于matlab的RRT算法实现

一.基于采样的路径规划

        1.内容来源：深蓝学院课程

二. RRT( Rapidly-exploring Random Tree)

1.RRT的基本思想：

RRT的基本思想是通过随机抽样来增长一棵树，树的每一个节点代表一个可能的机器人位置。每次迭代，RRT都会随机选择一个点并试图连接到现有的树中，使得树逐渐扩展到整个搜索空间 

2.RRT的基本步骤如下：

1. 初始化：开始时，只有起始点在树中。
2. 随机抽样：在搜索空间中随机选择一个点，称为随机点(x_rand)。
3. 查找最近邻：遍历树中距离随机点最近的点，称为最近邻点(x_near)。
4. 扩展：从最近邻点朝随机点的方向扩展一个固定的小距离，产生一个新的点(x_new)。
5. 连接：将新点添加到树中，并连接到最近邻点。
6. 终止条件：当达到某个终止条件时（例如树达到一定大小、找到了终点或执行了一定次数的迭代），算法结束。
7. 返回路径：如果找到了一条从起点到终点的路径，返回这条路径。

伪代码 ：

 3.RRT的主要步骤：

        3.1树的结构T.v：