MATLAB实现RRT、RRT_以及RRT_FN算法：一种深入理解运动规划和路径规划的探索

MATLAB实现RRT、RRT_以及RRT_FN算法：一种深入理解运动规划和路径规划的探索

在本篇文章中，我将尝试使用MATLAB语言，详细讲述RRT，RRT_以及RRT_FN这三种著名的运动和路径规划算法。文章会给出理论细节和具体的MATLAB代码实现，以便于读者理解并在实际中应用。本篇的所有MATLAB代码都已在多种环境下测试过，保证正确性，同时都附带中文注释，以方便读者理解。需要提醒的是，这些算法都是经过多年研究和实践验证的，并不是我个人的独创。我的目标是让更多的读者了解并能够利用这些工具来解决实际问题。

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一、路径规划的基本概念和RRT算法

路径规划（Path Planning）是一种常见的问题，它出现在许多不同的领域，如机器人导航，游戏AI，物流优化等。其目标是在一定的约束条件下，找出从起点到终点的最优路径。路径规划算法有很多种，如：A*，Dijkstra，RRT，RRT*，RRT_FN等。本篇将主要介绍RRT，RRT_，RRT*FN这三种。

RRT（Rapidly-exploring Random Tree，快速探索随机树）算法是一种在高维空间中，能够快速搜索路径的算法。它是基于随机采样的方法，逐步构建一棵树，树的根节点就是路径的起点，新的节点会被随机添加到树上，直到找到一个通向目标的路径为止。下面是RRT算法的MATLAB代码实现。

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