鄂州市网站建设_网站建设公司_服务器部署_seo优化

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥内容介绍

一、引言

在机器人导航、自动驾驶、无人机飞行等领域，路径规划是核心关键技术之一，其核心目标是在复杂环境中为移动载体寻找一条从起点到终点、满足约束条件且能避开障碍物的最优或可行路径。二维带障碍物场景作为路径规划的经典应用场景，广泛存在于各类实际需求中，例如室内机器人巡逻、园区自动驾驶接驳等。快速探索随机树（Rapidly Exploring Random Tree, RRT）算法凭借其结构简单、对环境适应性强、无需预先构建环境模型等优势，成为二维场景路径规划的常用算法。然而，传统 RRT 算法未考虑移动载体的动力学特性，生成的路径可能存在角速度过大、加速度突变等问题，无法直接应用于实际载体。带动力学约束的 RRT 算法通过融入载体的运动学方程和动力学限制，有效弥补了这一缺陷，提升了路径的实用性。本文将深入探讨 RRT 算法与带动力学约束的 RRT 算法的核心原理，并结合二维带障碍物场景，详细阐述其路径生成过程、性能差异及应用价值。

二、核心算法原理剖析

2.1 传统 RRT 路径规划算法

2.1.1 算法核心思想

RRT 算法是一种基于概率采样的增量式路径搜索算法，其核心思想是通过随机采样不断扩展搜索树，逐步探索未知环境，最终连接起点和终点。算法以起点为根节点构建搜索树，每次迭代中随机生成一个采样点，在搜索树中寻找距离该采样点最近的节点，从最近节点向采样点方向延伸固定步长得到新节点，若新节点与搜索树中已有节点的连接路径无障碍物碰撞，则将新节点加入搜索树，重复上述过程直至搜索树延伸至终点附近，最终通过回溯得到从起点到终点的路径。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function q_possible = steer(q_new,q_nearest)

% q_new.coord = round(q_new.coord,3);

% q_new.cost = q_new.cost;

distance = inf;

best_angle = 0 ;

steering_max = 1.02;

steering_inc = 0.17;

for s = -steering_max:steering_inc:steering_max

[q_f,point_list] = new_state(q_nearest,s); %after 2 sec

new_distance = distance_euc(q_new.coord,q_f.coord); % doesnt look at theta diff for now

if distance > new_distance

distance = new_distance;

q_possible.cost = distance;

q_possible.input = s;

q_possible.coord = q_f.coord;

end

end

end

function d = distance_euc(x1,x2)

d = sqrt((x1(1)-x2(1))^2+(x1(2)-x2(2))^2);

end

%

% function [q_f,point_list] = new_state(q_nearest,s)

% %RK4

% dt = 0.1;

% point_indx = 1;

% for i = 0:dt:2

% k1 = dynamics(q_nearest.coord,s);

% k2 = dynamics(q_nearest.coord+k1.coord/2,s);

% k3 = dynamics(q_nearest.coord+k2.coord./2,s);

% k4 = dynamics(q_nearest.coord+k3.coord,s);

%

% q_nearest.coord = q_nearest.coord + dt/6*(k1.coord+2*k2.coord+2*k3.coord+k4.coord);

% point_list(point_indx) = q_nearest.coord;

% point_indx = 1 +point_indx;

% end

% q_f.coord = q_nearest.coord;

%

% end

%

% function x_dot = dynamics(x,u)

% mass = 760;

% lf = 1.025;

% lr = 0.787;

% inertia = 1490.3;

% cf = 5146/2;

% cr = 3430/2;

% speed = 61.1;

%

% % x = x.coord(1);

% % y = x.coord(2);

% theta = x(3);

% vy = x(4);

% r = x(5);

%

% cosInput = cos(u);

% cosTheta = cos(theta);

% sinTheta = sin(theta);

%

% a = -(cf*cosInput+cr)/(mass*speed);

% b = (-lf*cf*cosInput+lr*cr)/(mass*speed)-speed;

% c = (-lf*cf*cosInput+lr*cr)/(inertia*speed);

% d = -(lf*lf*cf*cosInput+lr*lr*cr)/(inertia*speed);

% e = cf*cosInput/mass;

% f = lf*cf*cosInput/inertia;

%

% vyDot = a*vy + c*r + e*u;

% rDot = b*vy + d*r + f*u;

% xDot = speed*cosTheta - vy*sinTheta;

% yDot = speed*sinTheta + vy*cosTheta;

% thetaDot = r;

%

%

% x_dot.coord(1) = xDot;

% x_dot.coord(2) = yDot;

% x_dot.coord(3) = thetaDot;

% x_dot.coord(4) = vyDot;

% x_dot.coord(5) = rDot;

%

% end

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化

电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码