MATLAB实现基于RRT算法的机器人二维路径规划仿真系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现了RRT（快速探索随机树）算法，能够在二维环境中为机器人规划无碰撞路径，支持动态障碍物避障和最优路径搜索，并提供路径生成过程的可视化演示，便于算法验证和教学展示。

详 情 说 明

基于RRT算法的机器人二维路径规划仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于快速探索随机树（RRT）算法的机器人二维路径规划仿真系统。系统能够在包含障碍物的二维环境中，为机器人规划从起点到终点的无碰撞路径，并通过可视化方式动态展示路径生成过程。该系统集成了RRT核心算法、碰撞检测、路径平滑优化等关键技术，提供了完整的路径规划解决方案。

功能特性

• RRT路径规划：实现标准的RRT算法，在二维空间中生长随机树寻找可行路径
• 碰撞检测：基于矩形障碍物进行精确的碰撞检测，确保路径安全性
• 路径优化：对原始RRT路径进行平滑处理，生成更优的机器人运动轨迹
• 可视化展示：实时显示随机树生长过程、最终路径及障碍物环境
• 性能统计：提供路径长度、规划时间等关键指标统计
• 参数可配置：支持步长、最大迭代次数等算法参数灵活调整

使用方法

输入参数说明

1. 起点坐标：1x2数组，表示路径起始点坐标，如 [0, 0]
2. 终点坐标：1x2数组，表示路径目标点坐标，如 [10, 10]
3. 障碍物信息：Nx4矩阵，每行定义矩形障碍物边界 [x_min, y_min, x_max, y_max]
4. 地图边界：1x4数组，定义仿真环境范围 [x_min, y_min, x_max, y_max]
5. 算法参数：包括步长、最大迭代次数等可调参数

输出结果

1. 规划路径：Mx2矩阵，包含从起点到终点的路径点坐标序列
2. 随机树结构：包含所有生成节点和连接边的完整树结构数据
3. 规划动画：动态展示RRT树生长和路径生成过程的可视化结果
4. 统计信息：路径总长度和规划耗时等性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MAT图形显示功能
• 基本内存配置（推荐4GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括：读取用户输入的起点、终点、障碍物信息和算法参数；执行RRT算法的完整流程，涵盖随机树生长、碰撞检测和路径搜索；对原始路径进行平滑优化处理；生成路径规划的可视化结果，动态展示树木生长过程；计算并输出路径长度和规划时间等统计信息。