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RRT（ Rapidly-exploring Random Trees）是一种用于机器人路径规划的随机搜索算法，由Steven M. LaValle在1998年提出。该算法主要用于解决高维度配置空间中的路径规划问题，尤其是在未知环境中寻找从起点到目标点的最优或近似最优路径。RRT算法的特点是其能够快速探索配置空间，生成近似最优路径，且适用于复杂环境下的路径规划。 RRT算法的基本步骤如下： 1. **初始化**：在配置空间中随机选择一个初始节点，通常为起点，并创建一棵以该节点为根的树。 2. **样本生成**：在配置空间内随机生成一个新的样本点。 3. **最近邻居查找**：找到当前树中与新样本点距离最近的节点，这个节点称为最近节点。 4. **边的生成**：从最近节点出发，沿着一条直线向新样本点方向延伸，生成一条边。边的长度通常受到一个参数（如最大扩展距离）的限制，以确保算法能有效地探索整个空间。 5. **树的更新**：如果新生成的边与最近节点相连后不会与已有的树节点相碰撞，那么将新边添加到树中，更新树结构。 6. **目标检测**：检查新添加的节点是否接近目标点，若达到预设的终止条件（如目标节点的邻域内），则规划完成。 7. **迭代**：重复以上步骤，直到找到满足要求的路径或者达到预定的迭代次数。 在MATLAB中实现RRT算法，可以利用其强大的数学计算和图形化界面功能。MATLAB的代码通常包括以下几个部分： - **数据结构**：定义树节点类，包含节点位置、连接信息等。 - **距离函数**：计算两个节点之间的距离，通常使用欧几里得距离。 - **碰撞检测**：判断新生成的边是否会与其他障碍物发生碰撞。 - **图形化显示**：用plot函数绘制路径，用scatter函数表示树节点，实时更新路径规划过程。 在提供的"RRT.rar"压缩包中，可能包含了多种版本或改进的RRT算法实现，例如RRT*（RRT-star），它是一种更优化的版本，通过引入局部路径优化策略来提高路径质量，使得最终路径更加平滑。这些MATLAB代码可以帮助学习者理解RRT算法的工作原理，进行实践操作，也可以作为研究的基础，进一步改进和扩展路径规划算法。 RRT算法及其变种在机器人路径规划领域有着广泛的应用，MATLAB作为强大的编程工具，为理解和实现这类算法提供了便利。通过学习和实践这些代码，你可以深入理解RRT算法的精髓，提升在机器人路径规划方面的技能。