python实现rrt算法

### 使用Python实现RRT算法 随机快速探索树(Rapidly-exploring Random Tree, RRT)是一种用于解决高维空间中的路径规划问题的方法。该方法通过构建一棵从起始位置出发的树来逐步接近目标区域，每一步都向未被探索的空间扩展。 对于在Python中实现RRT算法而言，定义节点类是必要的操作之一[^2]： ```python class Node: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y self.path_x = [] self.path_y = [] self.parent = None ``` 碰撞检测功能确保新生成的节点不会与障碍物发生冲突。这通常涉及到几何计算或者查询环境地图上的已知障碍物信息。 接着，在创建新的分支时，会采用特定策略选择方向并向此方向前进一段距离直到遇到边界条件为止；如果这个过程成功，则将新增加的部分连接到现有的树上形成更广泛的网络结构。 完整的RRT算法逻辑如下所示: ```python import math import random def get_random_node(): # 获取一个随机节点作为采样点 pass def nearest_neighbor(sampled_point, node_list): # 找到离sampled_point最近的一个node pass def steer(from_node, to_node, extend_length=0.5): # 向to_node的方向移动extend_length的距离，并返回一个新的Node对象 new_node = copy.deepcopy(from_node) theta = math.atan2(to_node.y - from_node.y, to_node.x - from_node.x) new_node.path_x.append(new_node.x) new_node.path_y.append(new_node.y) new_node.x += extend_length * math.cos(theta) new_node.y += extend_length * math.sin(theta) new_node.path_x.append(new_node.x) new_node.path_y.append(new_node.y) new_node.parent = from_node return new_node def collision_check(node, obstacleList): # 判断给定的新节点是否会碰到任何障碍物 pass def rrt(start, goal, obstacle_list, expand_dis=0.5, max_iter=1000): start_node = Node(start[0], start[1]) end_node = Node(goal[0], goal[1]) node_list = [start_node] for i in range(max_iter): rnd_node = get_random_node() near_node = nearest_neighbor(rnd_node, node_list) new_node = steer(near_node, rnd_node, expand_dis) if not collision_check(new_node, obstacle_list): node_list.append(new_node) last_index = len(node_list) - 1 dist_to_goal = calc_dist_to_goal(node_list[last_index].x, node_list[last_index].y, end_node.x, end_node.y) if dist_to_goal <= expand_dis: final_node = steer(node_list[last_index], end_node, expand_dis) if not collision_check(final_node, obstacle_list): print("找到路径!") break path = [[final_node.x, final_node.y]] while final_node.parent is not None: path.append([final_node.parent.x, final_node.parent.y]) final_node = final_node.parent path.reverse() return path ``` 上述代码展示了基本框架下的RRT算法流程，其中省略了一些辅助函数的具体实现细节，比如`get_random_node()`、`nearest_neighbor()`以及`collision_check()`. 实际应用时还需要考虑更多因素如性能优化等.