基于RRT算法的避障路径规划实现

基于RRT算法的避障路径规划实现

在机器人的运动中，路径规划是一个至关重要的问题。而避开障碍物又是路径规划中必须考虑的因素。基于随机树算法（Randomized Rapidly Exploring Random Trees, RRT），我们可以实现一种较为高效的路径规划方式。本文将介绍如何使用Matlab实现基于RRT算法的避障路径规划。

1. 算法原理

RRT是一种建立无向树的算法，起始状态为树的根节点，通过随机数生成器，在搜索空间中随机采样，在树中添加从最近的已有节点到新节点的边，直到目标状态被包含在树中为止。

当机器人运动时，树的生长过程会受到环境障碍物的限制，树的扩展方向会被迫改变，直到生成出一条从起点到终点的路径。

2. 实现步骤

首先，我们需要创建一个表示机器人位置的结构体，它包括机器人当前的坐标和速度信息。

然后，我们需要定义障碍物形状、起始点和目标点的位置信息。

接着，我们使用一个循环来不断进行树的扩展，直到找到一条连接起点和终点的路径。

在每一次循环中，我们先使用随机数生成器生成一个点，然后在树中找到离该点最近的节点，并计算从该节点到新生成的点之间的距离和角度。如果这个新点与旧节点之间的路径没有撞上障碍物，就将它加入到树中，并将这两个节点之间的边设置为可通过状态。

最后，我们需要从终点向起点回溯，找到一条连接两者的路径并输出。

3. Matlab代码实现

下面是使用Matlab实现基于RRT算法的避障路径规划的代码：