基于RRT算法的路径规划和避障matlab仿真

路径规划是机器人或自动驾驶车辆等智能系统中非常重要的一环。在实现自主导航和避障方面，路径规划是必不可少的一步。本文将介绍使用Matlab实现基于RRT（rapidly-exploring random tree）算法的路径规划与避障。

1. RRT算法简介
   RRT算法是一种用于解决非完整约束下机器人运动规划问题的随机树搜索算法。其思路是从当前状态（节点）出发，以随机的方式生成一个新的状态，并利用运动学模型检查两个状态之间是否存在可行的路径。若存在，则将当前状态与新状态连接，并在树结构中形成一条新的路径。每次迭代将会在随机状态和树结构之间建立连接。该算法直到生成目标状态为止，即生成树的过程是一个不断扩展的过程。RRT算法的优点在于可以快速地搜索高维空间，且无需预处理环境信息。

2. RRT算法的实现
   在Matlab中，我们可以使用Robotics System Toolbox提供的函数实现RRT算法。首先需要定义模型和环境。本文中将采用两个圆形的障碍物作为环境，并定义一个Dubins车作为机器人模型。Dubins车是一种非完整约束的运动模型，其运动规划问题就是RRT算法适用的范畴。

定义完模型和环境后，我们需要实现RRT算法的迭代过程。具体来说，每次迭代时，我们需要以下几个步骤：

• 从随机状态空间生成一个新的状态