机器人路径规划：RRT算法Matlab代码示例

下面是一个简单的RRT算法实现机器人路径规划的MATLAB代码示例：

% 定义起点和终点
startPoint = [0, 0];
goalPoint = [10, 10];

% 初始化RRT树
tree = [startPoint, 0];  % RRT树的节点表示为[x坐标, y坐标, 父节点索引]

% 设置参数
maxIterations = 1000;  % 最大迭代次数
stepSize = 2;  % 步长

% 开始迭代
for i = 1:maxIterations
    % 生成一个随机点
    randomPoint = [randi([0, 10]), randi([0, 10])];
    
    % 在RRT树中查找距离随机点最近的节点
    distances = sqrt(sum((tree(:, 1:2) - randomPoint).^2, 2));
    [~, nearestNodeIndex] = min(distances);
    nearestNode = tree(nearestNodeIndex, 1:2);
    
    % 将随机点向最近节点前进一步
    direction = (randomPoint - nearestNode) / norm(randomPoint - nearestNode);
    newPoint = nearestNode + stepSize * direction;
    
    % 如果新点不超出边界，将其添加到RRT树
    if newPoint(1) >= 0 && newPoint(1) <= 10 && newPoint(2) >= 0 && newPoint(2) <= 10
        tree = [tree; newPoint, nearestNodeIndex];
    end
    
    % 如果新点接近目标点，停止迭代
    if norm(newPoint - goalPoint) < 1
        break;
    end
end

% 从终点回溯路径
path = goalPoint;
while true
    parentIndex = tree(find(ismember(tree(:, 1:2), path(end, :), 'rows'), 1), 3);
    if parentIndex == 0
        break;
    end
    path = [tree(parentIndex, 1:2); path];
end

% 可视化结果
figure;
hold on;
plot(tree(:, 1), tree(:, 2), 'bo');  % 绘制RRT树节点
plot(path(:, 1), path(:, 2), 'r');  % 绘制路径
plot(startPoint(1), startPoint(2), 'go');  % 绘制起点
plot(goalPoint(1), goalPoint(2), 'ro');  % 绘制终点
xlim([0, 10]);
ylim([0, 10]);

这个示例使用RRT算法在一个二维空间中进行路径规划。起点和终点分别为(0, 0)和(10, 10)。在每次迭代中，随机生成一个点，并计算RRT树中距离该点最近的节点。然后，将该点向最近节点前进一步，得到一个新的点。如果新点不超出边界，则将其添加到RRT树中。如果新点接近目标点，则停止迭代。最后，从终点回溯路径，并将RRT树和路径可视化。