開了外網(wǎng)網(wǎng)站打不開,百度速頁建站,北京建設(shè)銀行,seo網(wǎng)站建設(shè)步驟融合A*改進(jìn)RRT算法的路徑規(guī)劃代碼仿真 全局路徑規(guī)劃 - RRT算法原理 RRT算法#xff0c;即快速隨機(jī)樹算法#xff08;Rapid Random Tree#xff09;#xff0c;是LaValle在1998年首次提出的一種高效的路徑規(guī)劃算法。 RRT算法以初始的一個(gè)根節(jié)點(diǎn)#xff0c;通過隨機(jī)采樣的方…融合A*改進(jìn)RRT算法的路徑規(guī)劃代碼仿真 全局路徑規(guī)劃 - RRT算法原理 RRT算法即快速隨機(jī)樹算法Rapid Random Tree是LaValle在1998年首次提出的一種高效的路徑規(guī)劃算法。 RRT算法以初始的一個(gè)根節(jié)點(diǎn)通過隨機(jī)采樣的方法在空間搜索然后添加一個(gè)又一個(gè)的葉節(jié)點(diǎn)來不斷擴(kuò)展隨機(jī)樹。 當(dāng)目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)入隨機(jī)樹里面后隨機(jī)樹擴(kuò)展立即停止此時(shí)能找到一條從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的路徑。 算法的計(jì)算過程如下 step1初始化隨機(jī)樹。 將環(huán)境中起點(diǎn)作為隨機(jī)樹搜索的起點(diǎn)此時(shí)樹中只包含一個(gè)節(jié)點(diǎn)即根節(jié)點(diǎn) stpe2在環(huán)境中隨機(jī)采樣。 在環(huán)境中隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)點(diǎn)若該點(diǎn)不在障礙物范圍內(nèi)則計(jì)算隨機(jī)樹中所有節(jié)點(diǎn)到的歐式距離并找到距離最近的節(jié)點(diǎn)若在障礙物范圍內(nèi)則重新生成并重復(fù)該過程直至找到; stpe3生成新節(jié)點(diǎn)。 在和連線方向由指向固定生長距離生成一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)并判斷該節(jié)點(diǎn)是否在障礙物范圍內(nèi)若不在障礙物范圍內(nèi)則將添加到隨機(jī)樹 中否則的話返回step2重新對(duì)環(huán)境進(jìn)行隨機(jī)采樣 step4停止搜索。 當(dāng)和目標(biāo)點(diǎn)之間的距離小于設(shè)定的閾值時(shí)則代表隨機(jī)樹已經(jīng)到達(dá)了目標(biāo)點(diǎn)將作為最后一個(gè)路徑節(jié)點(diǎn)加入到隨機(jī)樹中算法結(jié)束并得到所規(guī)劃的路徑 。在路徑規(guī)劃領(lǐng)域RRT快速隨機(jī)樹算法Rapid Random Tree可謂是一顆耀眼的“明星”算法。它由LaValle在1998年首次提出是一種極為高效的路徑規(guī)劃算法主要應(yīng)用于全局路徑規(guī)劃。RRT算法原理剖析RRT算法就像是在一片未知的空間中從一個(gè)起始點(diǎn)開始像種樹一樣不斷長出新的“樹枝”葉節(jié)點(diǎn)直到觸碰到目標(biāo)點(diǎn)。初始化隨機(jī)樹class Node: def __init__(self, x, y): self.x x self.y y self.parent None def rrt_init(start_x, start_y): start_node Node(start_x, start_y) tree [start_node] return tree上述代碼定義了一個(gè)Node類來表示樹中的節(jié)點(diǎn)每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含其坐標(biāo)x、y以及父節(jié)點(diǎn)信息。rrt_init函數(shù)則以環(huán)境中的起點(diǎn)作為隨機(jī)樹搜索的起點(diǎn)此時(shí)樹中僅包含這個(gè)根節(jié)點(diǎn)。在環(huán)境中隨機(jī)采樣import random def sample_env(obstacles): while True: sample_x random.uniform(0, 100) # 假設(shè)環(huán)境范圍是0 - 100 sample_y random.uniform(0, 100) sample_point Node(sample_x, sample_y) if not is_in_obstacle(sample_point, obstacles): return sample_point def is_in_obstacle(point, obstacles): for obstacle in obstacles: if (point.x obstacle[0] and point.x obstacle[2]) and (point.y obstacle[1] and point.y obstacle[3]): return True return Falsesampleenv函數(shù)在環(huán)境中隨機(jī)生成一個(gè)點(diǎn)這里假設(shè)環(huán)境范圍是0 - 100。它通過isin_obstacle函數(shù)判斷該點(diǎn)是否在障礙物范圍內(nèi)如果不在則返回該點(diǎn)否則重新生成直到找到合適的點(diǎn)。生成新節(jié)點(diǎn)import math def nearest_node(sample_point, tree): min_dist float(inf) nearest None for node in tree: dist math.sqrt((node.x - sample_point.x) ** 2 (node.y - sample_point.y) ** 2) if dist min_dist: min_dist dist nearest node return nearest def new_node(nearest, sample_point, step_size): theta math.atan2(sample_point.y - nearest.y, sample_point.x - nearest.x) new_x nearest.x step_size * math.cos(theta) new_y nearest.y step_size * math.sin(theta) new_node Node(new_x, new_y) new_node.parent nearest return new_node def add_to_tree(tree, new_node): tree.append(new_node) return treenearestnode函數(shù)計(jì)算隨機(jī)樹中所有節(jié)點(diǎn)到采樣點(diǎn)的歐式距離并找到距離最近的節(jié)點(diǎn)。newnode函數(shù)在最近節(jié)點(diǎn)和采樣點(diǎn)的連線方向由最近節(jié)點(diǎn)指向采樣點(diǎn)按照固定生長距離stepsize生成一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)并設(shè)置其父節(jié)點(diǎn)為最近節(jié)點(diǎn)。addto_tree函數(shù)將新節(jié)點(diǎn)添加到隨機(jī)樹中。停止搜索def stop_search(new_node, goal_node, goal_threshold): dist math.sqrt((new_node.x - goal_node.x) ** 2 (new_node.y - goal_node.y) ** 2) if dist goal_threshold: new_node.parent goal_node return True return Falsestopsearch函數(shù)判斷新生成的節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)之間的距離是否小于設(shè)定的閾值goalthreshold如果小于則代表隨機(jī)樹已經(jīng)到達(dá)了目標(biāo)點(diǎn)將目標(biāo)點(diǎn)作為最后一個(gè)路徑節(jié)點(diǎn)加入到隨機(jī)樹中算法結(jié)束并得到所規(guī)劃的路徑。然而RRT算法也并非十全十美比如其搜索過程具有一定的盲目性可能導(dǎo)致路徑不夠優(yōu)化。這時(shí)候融合A算法來改進(jìn)RRT算法就顯得尤為重要通過A算法的啟發(fā)式搜索特性讓RRT算法在擴(kuò)展樹的時(shí)候更有“方向感”從而更快地找到更優(yōu)路徑后續(xù)我們可以進(jìn)一步深入探討這種融合改進(jìn)的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)和效果優(yōu)化。