【路径规划】基于RRT和带动力学约束的 RRT 路径规划算法在二维带障碍物场景中生成从起点到终点的避障路径附matlab代码

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🔥内容介绍

一、引言

在机器人导航、自动驾驶、无人机飞行等领域，路径规划是核心关键技术之一，其核心目标是在复杂环境中为移动载体寻找一条从起点到终点、满足约束条件且能避开障碍物的最优或可行路径。二维带障碍物场景作为路径规划的经典应用场景，广泛存在于各类实际需求中，例如室内机器人巡逻、园区自动驾驶接驳等。快速探索随机树（Rapidly Exploring Random Tree, RRT）算法凭借其结构简单、对环境适应性强、无需预先构建环境模型等优势，成为二维场景路径规划的常用算法。然而，传统 RRT 算法未考虑移动载体的动力学特性，生成的路径可能存在角速度过大、加速度突变等问题，无法直接应用于实际载体。带动力学约束的 RRT 算法通过融入载体的运动学方程和动力学限制，有效弥补了这一缺陷，提升了路径的实用性。本文将深入探讨 RRT 算法与带动力学约束的 RRT 算法的核心原理，并结合二维带障碍物场景，详细阐述其路径生成过程、性能差异及应用价值。

二、核心算法原理剖析

2.1 传统 RRT 路径规划算法

2.1.1 算法核心思想

RRT 算法是一种基于概率采样的增量式路径搜索算法，其核心思想是通过随机采样不断扩展搜索树，逐步探索未知环境，最终连接起点和终点。算法以起点为根节点构建搜索树，每次迭代中随机生成一个采样点，在搜索树中寻找距离该采样点最近的节点，从最近节点向采样点方向延伸固定步长得到新节点，若新节点与搜索树中已有节点的连接路径无障碍物碰撞，则将新节点加入搜索树，重复上述过程直至搜索树延伸至终点附近，最终通过回溯得到从起点到终点的路径。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function q_possible = steer(q_new,q_nearest)

% q_new.coord = round(q_new.coord,3);

% q_new.cost = q_new.cost;

distance = inf;

best_angle = 0 ;

steering_max = 1.02;

steering_inc = 0.17;

for s = -steering_max:steering_inc:steering_max

[q_f,point_list] = new_state(q_nearest,s); %after 2 sec

new_distance = distance_euc(q_new.coord,q_f.coord); % doesnt look at theta diff for now

if distance > new_distance

distance = new_distance;

q_possible.cost = distance;

q_possible.input = s;

q_possible.coord = q_f.coord;

end

function d = distance_euc(x1,x2)

d = sqrt((x1(1)-x2(1))^2+(x1(2)-x2(2))^2);

end

% function [q_f,point_list] = new_state(q_nearest,s)

% %RK4

% dt = 0.1;

% point_indx = 1;

% for i = 0:dt:2

% k1 = dynamics(q_nearest.coord,s);

% k2 = dynamics(q_nearest.coord+k1.coord/2,s);

% k3 = dynamics(q_nearest.coord+k2.coord./2,s);

% k4 = dynamics(q_nearest.coord+k3.coord,s);

% q_nearest.coord = q_nearest.coord + dt/6*(k1.coord+2*k2.coord+2*k3.coord+k4.coord);

% point_list(point_indx) = q_nearest.coord;

% point_indx = 1 +point_indx;

% end

% q_f.coord = q_nearest.coord;

% end

% function x_dot = dynamics(x,u)

% mass = 760;

% lf = 1.025;

% lr = 0.787;

% inertia = 1490.3;

% cf = 5146/2;

% cr = 3430/2;

% speed = 61.1;

% % x = x.coord(1);

% % y = x.coord(2);

% theta = x(3);

% vy = x(4);

% r = x(5);

% cosInput = cos(u);

% cosTheta = cos(theta);

% sinTheta = sin(theta);

% a = -(cf*cosInput+cr)/(mass*speed);

% b = (-lf*cf*cosInput+lr*cr)/(mass*speed)-speed;

% c = (-lf*cf*cosInput+lr*cr)/(inertia*speed);

% d = -(lf*lf*cf*cosInput+lr*lr*cr)/(inertia*speed);

% e = cf*cosInput/mass;

% f = lf*cf*cosInput/inertia;

% vyDot = a*vy + c*r + e*u;

% rDot = b*vy + d*r + f*u;

% xDot = speed*cosTheta - vy*sinTheta;

% yDot = speed*sinTheta + vy*cosTheta;

% thetaDot = r;

% x_dot.coord(1) = xDot;

% x_dot.coord(2) = yDot;

% x_dot.coord(3) = thetaDot;

% x_dot.coord(4) = vyDot;

% x_dot.coord(5) = rDot;

% end

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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