RRT算法的MATLAB实现

资 源 简 介

RRT算法的MATLAB实现

详 情 说 明

RRT（快速扩展随机树）算法是一种广泛用于机器人路径规划的随机采样方法。它通过在配置空间中随机采样并扩展树结构来寻找可行路径，特别适合解决高维空间中的复杂规划问题。

在MATLAB实现中，RRT算法通常从起始点开始构建树结构。每次迭代都会随机生成一个目标点，然后从当前树中找到最近的节点，朝着目标点的方向进行扩展。当扩展的新节点满足碰撞检测且未到达终点时，会被加入到树中。

原始路径通常呈现为红色，这是RRT算法首次找到的初始解。由于随机采样的特性，这条路径往往存在许多不必要的转弯和迂回。黑色的优化路径则是通过后处理技术对原始路径进行平滑处理的结果。

常见的路径平滑技术包括： 直接连接检查：尝试用直线连接路径中的非连续节点，去除中间冗余节点 样条曲线拟合：使用数学曲线平滑路径转折点 梯度下降优化：通过数值方法优化路径长度或平滑度

RRT及其优化算法在机器人导航、自动驾驶和动画角色移动等领域有着广泛应用，能够有效解决复杂环境中的路径规划问题。MATLAB的图形化显示功能使得算法过程和结果能够直观地可视化，便于调试和理解算法行为。