【自编】一个基于RRT（快速随机树）和人工势场的MATLAB代码

一个使用RRT（快速随机树）和人工势场方法来搜索从起点到终点的最优路径的MATLAB示例。

该代码的主要步骤如下：

1.首先，定义了起点（start）、终点（goal）和障碍物（obstacles）的坐标信息，并设置了一些参数，如最大迭代次数（maxIterations）、步长（delta）和到达目标的半径（goalRadius）。
2.初始化RRT树，将起点作为树的初始节点。
3.在每次迭代中，生成随机点，然后找到树中与随机点距离最近的节点。
4.根据步长计算新节点，即沿着随机点和最近节点之间的方向移动一定距离。
5.检查新节点是否在障碍物中，如果不在，则将其添加到树中，并建立与最近节点的连接。
6.如果新节点接近目标（距离小于目标半径），则退出循环。
7.最终得到RRT树之后，通过回溯找到从终点回溯到起点的最优路径。
8.最后，进行图形绘制，包括绘制障碍物、树的边和最优路径。

这段代码使用了两个辅助函数：inObstacle用于检查一个点是否在障碍物中，findPath用于通过回溯找到最优路径。

该代码可以帮助理解RRT和人工势场的基本原理，并在MATLAB中实现了一个简单的路径规划示例。

文件列表：
Untitled.m

运行例图：



一个基于RRT（快速随机树）和人工势场的MATLAB代码.rar (1.16 KB, 下载次数: 0, 售价: 100 积分)

2023-11-3 13:43 上传

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