【车辆路径规划】基于RRT算法的车辆导航工具箱实现附matlab代码
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🔥 内容介绍
一、引言
在智能交通领域，车辆路径规划是实现车辆自主导航的关键技术。快速扩展随机搜索树（RRT）算法以其在复杂环境中快速搜索可行路径的能力，成为路径规划的常用方法。开发一个基于 RRT 算法的车辆导航工具箱，能够为车辆路径规划提供便捷、高效的解决方案，具有重要的现实意义。
二、RRT 算法原理
基本概念
RRT 算法是一种基于采样的路径搜索算法，适用于高维空间和复杂环境的路径规划。它通过在状态空间中随机采样点，并将新采样点连接到搜索树中距离它最近的节点，逐步扩展搜索树，直至搜索树到达目标区域，从而找到一条从起点到目标点的可行路径。
算法流程
- 初始化
：首先定义搜索空间，包括起点 start 和目标点 goal，创建一个只包含起点的初始树 T。
- 随机采样
：在搜索空间内随机生成一个采样点 qrand。为了提高搜索效率，有时会以一定概率直接采样目标点，引导搜索树向目标区域生长。
- 寻找最近点
：在当前搜索树 T 中找到距离采样点 qrand 最近的节点 qnear。这里的距离度量通常根据具体问题选择，如欧几里得距离。
- 生成新节点
：从 qnear 向 qrand 移动一定步长 Δq，生成一个新节点 qnew。需要确保 qnew 在搜索空间内且不与障碍物冲突。
- 碰撞检测
：检查从 qnear 到 qnew 的路径是否与环境中的障碍物发生碰撞。若发生碰撞，则舍弃 qnew，重新进行随机采样；若不碰撞，则将 qnew 添加到搜索树 T 中，并记录 qnear 为其父节点。
- 判断是否到达目标
：检查 qnew 是否足够接近目标点 goal。如果是，则找到了一条从起点到目标点的可行路径，通过回溯搜索树构建路径；否则，返回步骤 2 继续扩展搜索树，直到达到最大迭代次数或找到路径为止。
三、车辆导航工具箱设计
功能模块划分
- 环境建模模块
：负责将实际的车辆行驶环境抽象为计算机可处理的模型。例如，将地图中的道路、建筑物、障碍物等信息转化为几何图形表示，如矩形表示建筑物、圆形表示障碍物等。同时，定义搜索空间的边界和相关属性。
- RRT 算法核心模块
：实现 RRT 算法的具体流程，包括随机采样、最近点搜索、新节点生成、碰撞检测以及路径构建等功能。该模块是工具箱的核心，决定了路径规划的效率和准确性。
- 可视化模块
：将路径规划的结果以可视化的方式呈现给用户。通过图形化界面展示搜索空间、障碍物分布以及规划出的车辆行驶路径，方便用户直观地理解和分析路径规划结果。
- 参数设置模块
：允许用户根据实际需求调整 RRT 算法的相关参数，如最大迭代次数、步长 Δq、直接采样目标点的概率等。不同的参数设置会影响算法的搜索效率和路径质量，用户可通过该模块进行优化。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
cupancyMap(init_state_space);
state_validator.Map = binary_map;
state_validator.ValidationDistance = 0.25;
init_state_space.StateBounds = [ binary_map.XWorldLimits;binary_map.YWorldLimits; [-pi pi]];
%%
planner = plannerRRT(init_state_space,state_validator);
planner.MaxConnectionDistance = 0.45;
planner.MaxIterations = 1e4;
start = [25,75,0];
goal = [225,150,0];
[pathObj, sol]=plan(planner,start,goal);
%%
show(binary_map);
hold on
plot(sol.TreeData(:,1),sol.TreeData(:,2),'b-');
plot(pathObj.States(:,1),pathObj.States(:,2),'r-','LineWidth',2);
plot(start(1),start(2),'ro',goal(1),goal(2),'ro','MarkerSize',10,'MarkerFaceColor','r');
%%
del_x = zeros(length(pathObj.States)-1,1);
del_y = zeros(length(pathObj.States)-1,1);
del_theta = zeros(length(pathObj.States)-1,1);
for i=(2:length(pathObj.States)-1)
del_x(i-1) = pathObj.States(i,1)-pathObj.States(i-1,1);
del_y(i-1) = pathObj.States(i,2)-pathObj.States(i-1,2);
del_theta(i-1) = atand(del_y(i-1)/del_x(i-1));