多地图-RRT算法规划路径

RRT算法

%% 
%% 初始化
map=im2bw(imread('map2.bmp')); % bmp无损压缩图像500x500,im2bw把灰度图转换成二值图像01
source=[10 10]; % 起始点位置
goal=[490 490]; % 目标点位置
stepsize=20; % RRT每步步长
disTh=20; % 直到qnearest和目标点qgaol距离小于一个阈值
maxFailedAttempts = 10000;  % 最大尝试次数
display=true; % RRT是否展示

%%  %%%% 参数 %%%%%

tic;  % 保存当前时间
if ~feasiblePoint(source,map), error('source lies on an obstacle or outside map'); end
if ~feasiblePoint(goal,map), error('goal lies on an obstacle or outside map'); end
if display, imshow(map);rectangle('position',[1 1 size(map)-1],'edgecolor','k'); end  %展示图像，并创建带有尖角的矩形边框
RRTree=double([source -1]); % RRT 从起点开始（索引为-1），经过的结点和索引
failedAttempts=0;  % 已经尝试失败的次数
counter=0;  % 循环计数
pathFound=false;  % 是否找到路径的flag
while failedAttempts<=maxFailedAttempts  % RRT循环
    if rand < 0.5, 
        sample=rand(1,2) .* size(map);   % 50%几率随机采点
    else
        sample=goal; % 50%几率向目标前进
    end
    
    % 每一个分支都会继续分支
    [A, I]=min( distanceCost(RRTree(:,1:2),sample) ,[],1); % 发现结点和随机采样点最小距离的一行，并返回对应索引,[],1可以去掉
    closestNode = RRTree(I(1),1:2); %树结点最近点坐标，最近点可能多个(1)不可取
    theta=atan2(sample(1)-closestNode(1),sample(2)-closestNode(2));  % 产生新结点的方向
    newPoint = double(int32(closestNode(1:2) + stepsize * [sin(theta)  cos(theta)]));  % 产生新结点，先计算纵坐标，再计算横坐标
    
    if ~checkPath(closestNode(1:2), newPoint, map) % 检测最近结点到新结点的路径是否可行
        failedAttempts=failedAttempts+1;
        continue;
    end
    if distanceCost(newPoint,goal)<disTh, pathFound=true;break; end % 检测新结点是否到达目标点，即小于一定的阈值
    [A, I2]=min( distanceCost(RRTree(:,1:2),newPoint) ,[],1); % 检测检点是否已经存在树结点中
    if distanceCost(newPoint,RRTree(I2(1),1:2))<disTh, failedAttempts=failedAttempts+1;continue; end   %如果新结点在树结点中，记失败一次
    RRTree=[RRTree;newPoint I(1)]; % 将新结点介入到如结点中
    failedAttempts=0;
    % 每扩展一个新结点，画一条线
    if display, 
        line([closestNode(2);newPoint(2)],[closestNode(1);newPoint(1)]);
        counter=counter+1;M(counter)=getframe;
    end
end
% 补充最后一个新结点和终点的连线
if display && pathFound 
    line([closestNode(2);goal(2)],[closestNode(1);goal(1)]);
    counter=counter+1;M(counter)=getframe;
end
if display 
    disp('click/press any key');
    waitforbuttonpress; 
end
if ~pathFound, error('no path found. maximum attempts reached'); end

%% 重现原轨迹
path=[goal];
prev=I(1);
while prev>0
    path=[RRTree(prev,1:2);path];
    prev=RRTree(prev,3);
end
pathLength=0;
for i=1:length(path)-1, pathLength=pathLength+distanceCost(path(i,1:2),path(i+1,1:2)); end
fprintf('processing time=%d \nPath Length=%d \n\n', toc,pathLength);   % 打印运行时间toc和路径长度
imshow(map);rectangle('position',[1 1 size(map)-1],'edgecolor','k');
line(path(:,2),path(:,1));

仿真视频：

多地图RRT算法规划

地图一：
算法过程：
最终规划成的路线：

地图二：
算法过程：

最终规划成的路线：

地图三：
算法过程：

最终规划成的路线：

地图四：
算法过程：

最终规划成的路线：

地图五：
算法过程：

最终规划成的路线：

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