RRT算法：点亮未来机器人路径规划之路

人工智能

2023-04-09 01:45:12

RRT：机器人的路径规划救星

在机器人技术的世界里，路径规划至关重要。它赋予机器人感知环境、规划安全路径的能力。然而，传统的算法往往耗时费力，难以适应不断变化的环境。

RRT 算法：概率探索，直指目标

RRT（快速探索随机树）算法带来了革命性的转变。它将探索空间视为一棵树结构，并通过随机采样和扩展，一步步接近目标点。

算法流程：逐步探索，形成路径

RRT 算法的流程如下：

初始化： 从机器人的当前位置构建一棵树。
随机采样： 从空间中随机选择一个点，称为目标点。
最近邻搜索： 找到与目标点最接近的树中点。
向目标点扩展： 从最近邻点延伸路径，直到连接到目标点。
重复步骤： 不断重复，直到树中的路径连接到目标点。

优点与应用：高效、准确、通用

RRT 算法以其卓越的特性而著称：

速度快： 计算高效，即使在复杂环境中也能快速生成路径。
避障能力强： 有效避开障碍物，生成安全路径。
适用于复杂环境： 不依赖地图信息，即使在未知或动态环境中也能工作。
广泛应用： 用于机器人导航、移动机器人、自动驾驶等领域。

代码示例：Python 实现 RRT

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

class RRT:
    def __init__(self, start, goal, obstacles):
        self.start = start
        self.goal = goal
        self.obstacles = obstacles
        self.tree = [start]

    def random_sample(self):
        return np.random.rand(2) * (self.goal - self.start) + self.start

    def nearest_neighbor(self, point):
        dist = np.linalg.norm(self.tree - point, axis=1)
        return self.tree[np.argmin(dist)]

    def extend(self, point):
        step_size = 0.1
        direction = (point - self.nearest_neighbor(point)) / np.linalg.norm(point - self.nearest_neighbor(point))
        new_point = self.nearest_neighbor(point) + step_size * direction
        if not self.is_collision(new_point):
            self.tree.append(new_point)

    def is_collision(self, point):
        for obstacle in self.obstacles:
            if np.linalg.norm(point - obstacle) < 0.1:
                return True
        return False

    def run(self):
        while True:
            point = self.random_sample()
            self.extend(point)
            if np.linalg.norm(self.tree[-1] - self.goal) < 0.1:
                break

    def plot(self):
        plt.plot([p[0] for p in self.tree], [p[1] for p in self.tree])
        plt.scatter(self.start[0], self.start[1], color='green')
        plt.scatter(self.goal[0], self.goal[1], color='red')
        for obstacle in self.obstacles:
            plt.scatter(obstacle[0], obstacle[1], color='black')
        plt.show()

if __name__ == "__main__":
    start = np.array([0, 0])
    goal = np.array([10, 10])
    obstacles = [np.array([5, 5]), np.array([2, 8]), np.array([8, 2])]
    rrt = RRT(start, goal, obstacles)
    rrt.run()
    rrt.plot()