本文主要是介绍MATLAB算法实战应用案例精讲-【采样路径规划算法】RRT算法（附MATLAB源码），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
前言
算法原理
算法流程
算法流程图
优缺点
伪代码
知识拓展
基于BINN算法的CCPP全路径覆盖算法
1、CCPP整体算法
2. 核心代码
代码
1.MATLAB
前言
RRT算法是适用于高维空间，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，较好的处理带有非完整约束的路径规划问题，有效的解决了高维空间和复杂约束的路径规划问题。该算法是概率完备但不是最优的算法。
RRT算法以初始点qinit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，当目标点位于随机扩展树上时，能够找到一天初始点到目标点的路径。首先，需要从状态空间中随机选择一个采样点qrand，然后从随机树中选择一个距离qrand最近的结点qnearest，从qnearest向qrand扩展一个步长的距离，得到一个新的结点qnew，如果qnew与障碍物发生碰撞，则返回空；否则，将qnew加入到随机树中，重复上述步骤直到qnearest和qgoal距离小于一个阈值。
算法原理
RRT 算法是一种对状态空间随机采样的算法，通过对采样点进行碰撞检测，避免了对空间的精确建模带来的大计算量，能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题。
与PRM类似，
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