基于RRT(Rapidly-exploring Random Tree)的无人机三维路径规划,MATLAB代码

RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法是一种基于采样的路径规划方法,它通过递增地构建一棵树来探索配置空间。算法从一个初始点(通常是起点)开始,通过随机采样的方式逐步扩展树结构,直到达到或接近目标点。

RRT算法步骤

  1. 初始化:选择一个起始点作为树的根节点,并将其加入树中。
  2. 随机采样:在配置空间中随机选择一个点,这个点称为随机采样点。
  3. 寻找最近节点:在树中找到离随机采样点最近的节点,称为最近节点。
  4. 扩展新节点:从最近节点向随机采样点方向扩展一定步长(或距离),生成一个新的节点,称为新节点。
  5. 碰撞检测:检查从最近节点到新节点的路径是否与障碍物发生碰撞。如果没有碰撞,则将新节点加入树中。
  6. 目标检查:如果新节点足够接近目标点,则认为找到了一条可行路径,算法终止。
  7. 路径回溯:从目标点开始,通过新加入的节点回溯到起始点,形成完整的路径。

实现与应用

在实际应用中,RRT算法被广泛用于无人机的三维路径规划。例如,在森林火灾探测中,无人机需要在复杂的三维环境中快速规划出一条安全且高效的路径,以探测火源。RRT算法因其简单高效的特性,可以快速生成可行路径,从而提高无人机的探测效率。

bash 复制代码
tree = start_node;
if ( (norm(start_node(1:3)-end_node(1:3))<segmentLength )...
        &(collision(start_node,end_node)==0) )
    path = [start_node; end_node];
else
    numPaths = 0;
    while numPaths<1,
        [tree,flag] = extendTree(tree,end_node,segmentLength,Z2);
        numPaths = numPaths + flag;
    end
end
path = findMinimumPath(tree);
path=[start_node;path;end_node];
path=path(:,1:3);
pathlength=sum(sqrt(sum((path(1:end-1,:)-path(2:end,:)).^2,2)));
disp("路径坐标:")
disp(path)
disp("路径长度:")
disp(pathlength)
h3= plot3(path(:,1),path(:,2),path(:,3),'r-',LineWidth=2);
xlabel('x')
ylabel('y')
zlabel('z')
legend([h1 h2 h3],'起点','终点','RRT')
title(['路径长度=' num2str(pathlength)])
colormap("summer")
toc;

路径坐标:

5.0000 70.0000 5.0000

8.6682 66.6140 5.2822

12.3363 63.2280 5.5643

16.0045 59.8420 5.8465

19.6726 56.4560 6.1287

23.3408 53.0700 6.4108

26.0347 52.9636 10.6217

29.6106 49.4692 9.7200

33.1866 45.9747 9.7448

36.7626 42.4802 9.7696

40.3386 38.9857 9.7943

43.9146 35.4911 9.8191

47.4905 31.9966 9.8439

51.0665 28.5021 9.8687

54.6425 25.0076 9.8935

58.2185 21.5131 9.9183

61.7945 18.0185 9.9431

65.3705 14.5240 9.9679

68.9465 11.0295 9.9927

70.0000 10.0000 10.0000

路径长度:

91.5534

相关推荐
万粉变现经纪人2 分钟前
如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError: No module named ‘keras’问题
人工智能·python·深度学习·scrapy·pycharm·keras·pip
whaosoft-1432 分钟前
51c自动驾驶~合集12
人工智能
Chan163 分钟前
【智能协同云图库】第七期:基于AI调用阿里云百炼大模型,实现AI图片编辑功能
java·人工智能·spring boot·后端·spring·ai·ai作画
计算机科研圈9 分钟前
字节Seed发布扩散语言模型,推理速度达2146 tokens/s,比同规模自回归快5.4倍
人工智能·语言模型·自然语言处理·数据挖掘·开源·字节
xiangweiqiang11 分钟前
用phpstudy安装php8.2后报错:意思是找不到php_redis.dll拓展时
开发语言·php
mitt_25 分钟前
go语言变量
开发语言·后端·golang
Christo325 分钟前
TFS-2022《A Novel Data-Driven Approach to Autonomous Fuzzy Clustering》
人工智能·算法·机器学习·支持向量机·tfs
陈哥聊测试26 分钟前
Coze开源了!意味着什么?
人工智能·ai·开源·项目管理·项目管理软件
FL162386312936 分钟前
室内液体撒漏泄漏识别分割数据集labelme格式2576张1类别
人工智能·深度学习