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MATLAB进行改进的rrt路径规划算法（概率采样策略+贪心算法+3次B样条优化），代码与实现。 项目亲测可以完美运行 三维二维取其一。 可根据自己的想法任意设置起点与终点和障碍物。 地图可更改，可自行设置多种尺寸地图进行对比，算法的仿真，结果仿真图片丰富。

直接开撸代码——先搞个基础RRT框架。在MATLAB里初始化环境这事儿得先解决，咱们用meshgrid生成三维障碍物（二维同理）。注意看障碍物矩阵obstacle_map的设置逻辑，这里支持随机生成和手动绘制两种模式：

map_size = [50,50,50]; % 三维空间尺寸 resolution = 1; % 网格精度 [X,Y,Z] = meshgrid(1:resolution:map_size(1), 1:resolution:map_size(2), 1:resolution:map_size(3)); obstacle_map = rand(map_size) > 0.85; % 随机障碍物 % 或者手动绘制障碍区域 obstacle_map(20:30,15:25,10:20) = true;

这种矩阵操作比传统循环快得多，特别在大地图场景下效率提升明显。

重点来了——概率采样策略改进。传统RRT全图均匀撒点导致收敛慢，咱们在目标点方向加了个高斯分布扰动。核心代码截取：

function new_point = biased_sample(goal, sigma) if rand < 0.3 % 30%概率偏向目标点采样 new_point = goal + sigma*randn(3,1); else new_point = rand(3,1).*map_size'; end new_point = max(min(new_point,map_size'),[1;1;1]); % 边界约束 end

这个sigma参数控制着采样集中程度，实测设置为地图尺寸的5%时路径收敛速度提升约40%。但要注意当障碍物密集时可能需要动态调整，后面咱们再聊优化技巧。

贪心策略植入到树扩展过程才是精髓。每扩展100个节点就尝试直连终点：

if mod(node_count,100) == 0 [isPath, path_points] = greedy_connect(current_node, goal); if isPath path = [path; path_points]; break; % 提前终止搜索 end end

这里的greedy_connect函数实现关键——既要考虑步长限制又要做碰撞检测。用bresenham算法做三维直线检测：

line_points = bresenham3D(current_node, target_point); collision = any(obstacle_map(sub2ind(map_size, line_points(:,1), line_points(:,2), line_points(:,3))));

实测这种混合策略在复杂迷宫环境中比纯RRT快3倍以上，特别是在狭窄通道场景优势明显。

三次B样条优化部分需要先提取原始路径关键点。这里有个坑——直接取路径节点会导致控制点过多，咱们用曲率变化率做筛选：

control_points = []; for k = 2:length(path)-1 curvature = calc_curvature(path(k-1,:), path(k,:), path(k+1,:)); if curvature > 0.15 control_points = [control_points; path(k,:)]; end end

calc_curvature函数计算三点间曲率，超过阈值则保留为控制点。接着上B样条插值：

t = linspace(0,1,100); smooth_path = zeros(length(t),3); for j = 1:length(t) smooth_path(j,:) = deboor_formula(control_points, t(j), 3); % 三次B样条 end

deboor_formula实现德布尔算法递归计算，这里有个加速技巧——预先计算基函数值。经过三次优化后的路径转折角度平均减少60%，更适合实际机器人运动控制。

实测效果验证部分，在50x50x50地图中设置U型障碍物：

obstacle_map(20:30, 20:30, 10:40) = true; obstacle_map(20:30, 20:30, 1:9) = true; start_point = [5,5,5]; goal_point = [45,45,45];

传统RRT需要约1200节点才能找到路径，改进算法仅需400节点左右。路径长度从原始78.2米优化至72.5米，平滑后进一步缩短到69.3米。

代码扩展性方面，地图接口设计成函数式调用：

function plan_path(custom_map, start, goal) global obstacle_map map_size; obstacle_map = custom_map; map_size = size(obstacle_map); % 后续算法逻辑保持不变 end

这意味着可以接入SLAM建图模块的输出结果，实测成功对接ROS的occupancy_grid消息格式。

最后提醒几个调试经验：当遇到死循环时，检查碰撞检测的边界条件；路径抖动剧烈需要调整B样条权重；动态障碍物场景建议加入滚动窗口策略。完整工程文件已开源在Github，包含十几种测试地图场景。