【路径规划】基于 RRT算法的路径规划，并结合多次路径优化附matlab代码

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🔥内容介绍

RRT，全称快速探索随机树（Rapidly-exploring Random Tree），是一种基于采样的路径规划算法，在机器人运动规划、自动驾驶等领域应用广泛，特别适用于高维空间和复杂环境下的路径求解。

其基本原理是通过在空间中随机采样点，并逐步构建一棵树形结构（搜索树）来寻找从起点到终点的可行路径。算法从起点开始，将起点作为树的根节点。在每一次迭代中，首先在空间中随机生成一个点（也可以有一定概率直接采样为目标点，称为 “目标偏向” 策略，这样可以加快向目标点的搜索速度）。然后在已构建的树中找到距离该随机点最近的节点，从这个最近节点朝着随机点的方向延伸一个固定的步长，从而得到一个新的节点。接着检查新节点是否与环境中的障碍物发生碰撞，如果不碰撞，则将新节点添加到树中，并将其与最近节点相连，新节点的父节点就是这个最近节点。如此不断重复上述过程，树就会从起点向周围空间不断扩展，直到树中某个节点到达目标点附近，认为找到了一条从起点到终点的可行路径，最后通过回溯父节点来提取完整的路径。

举个例子，假设你在一个布满各种家具（障碍物）的大房间里，要从房间的一角走到另一角。RRT 算法就像是一个蒙着眼睛的人在房间里随机走动探索。他每次随机朝着一个方向走一小步（随机采样点并延伸步长），每走一步都检查是否撞到了家具（碰撞检测），如果没撞到，就记住这个位置（添加节点到树中），然后继续随机走。这样不断探索，最终他有可能找到一条从起点走到终点的路，而这个探索的过程就构建出了一棵类似树状的路线图，这就是 RRT 算法构建搜索树寻找路径的过程。与传统的路径规划算法如 A算法相比，A算法需要对整个环境进行建模，在复杂环境下计算量会非常大；而 RRT 算法通过随机采样，不需要对环境进行精确建模就能快速在复杂环境中找到可行路径，这就是它在复杂环境下的巨大优势。

2. RRT 算法的常规操作

2.1 随机采样

随机采样是 RRT 算法的起始步骤，它在整个搜索空间内随机生成点。简单来说，就像是在一张巨大的地图上随意扔飞镖，飞镖扎中的位置就是采样点。在实际的算法实现中，若搜索空间是二维平面，比如机器人在一个矩形工作区域内规划路径，该区域左下角坐标为 (0, 0)，右上角坐标为 (10, 10)，那么可以通过随机数生成器生成两个在 0 到 10 之间的随机数，分别作为采样点的 x 坐标和 y 坐标，以此来确定采样点在该二维平面内的位置。这个随机生成的点为树的扩展提供了方向，它就像探索未知区域的 “先锋”，引导着搜索树向不同方向生长，使算法能够在复杂环境中探索各种可能的路径。如果没有随机采样，算法可能会局限于某些固定方向进行搜索，难以全面覆盖搜索空间，导致错过一些可行路径。随机采样使得 RRT 算法不需要对整个环境进行详细建模就能开始探索，大大减少了前期的准备工作和计算量。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

Tuan=1;

dung=1;

while dung ~=0

for j = Tuan:1:(length(T)-1)

if noCollisionre(nodes(T(1+j)).coord, nodes(T(Tuan)).coord,os, obstacle)

count=j+1;

else

Tuan= j;

L=[L Tuan];

break;

end

if count>=(length(T)-1)

L=[L Tuan];

dung=0;

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

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🌟 路径规划方面

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🌟 通信方面

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