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)

2024-08-28 09:12

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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