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信息服务平台网站名称,大连开发区招聘信息最新招聘,wordpress 图片,网站建设架构细节双向rrt算法求解路径规划问题 代码有详细注释#xff0c;模块化编程在路径规划领域#xff0c;双向RRT#xff08;Rapidly - exploring Random Trees#xff09;算法是一种非常有效的方法。与传统的RRT算法相比#xff0c;双向RRT通过从起点和终点同时构建搜索树#xff…双向rrt算法求解路径规划问题 代码有详细注释模块化编程在路径规划领域双向RRTRapidly - exploring Random Trees算法是一种非常有效的方法。与传统的RRT算法相比双向RRT通过从起点和终点同时构建搜索树能够更快地找到可行路径大大提高了搜索效率。算法原理双向RRT算法的核心思想是从起点和终点分别生长随机搜索树。在每次迭代中随机生成一个点然后分别在起点树和终点树中找到距离该随机点最近的节点。接着尝试从这两个最近节点向随机点扩展。如果扩展成功且两棵树之间的距离足够小就找到了一条路径。模块化编程实现节点类定义class Node: def __init__(self, x, y): # 节点的x坐标 self.x x # 节点的y坐标 self.y y # 父节点 self.parent None这里定义了一个Node类每个节点包含坐标信息x和y以及指向父节点的指针parent。通过这种方式我们可以构建树结构方便回溯找到路径。树的构建与扩展import random def get_nearest_node(tree, point): # 初始化最近距离为一个很大的值 nearest_distance float(inf) nearest_node None for node in tree: distance ((node.x - point[0]) ** 2 (node.y - point[1]) ** 2) ** 0.5 if distance nearest_distance: nearest_distance distance nearest_node node return nearest_node def extend(tree, nearest_node, point, step_size): direction_x point[0] - nearest_node.x direction_y point[1] - nearest_node.y length (direction_x ** 2 direction_y ** 2) ** 0.5 if length step_size: new_node Node(point[0], point[1]) else: new_x nearest_node.x step_size * direction_x / length new_y nearest_node.y step_size * direction_y / length new_node Node(new_x, new_y) new_node.parent nearest_node tree.append(new_node) return new_nodegetnearestnode函数用于在树中找到距离给定随机点最近的节点。它遍历树中的每个节点计算与随机点的欧几里得距离返回距离最近的节点。extend函数根据最近节点和随机点的方向按照指定的步长step_size扩展树。如果随机点与最近节点的距离小于步长直接将随机点作为新节点否则沿着方向向量移动步长的距离创建新节点并将新节点添加到树中。双向RRT主算法def bidirectional_rrt(start, goal, obstacle_list, step_size, max_iter): start_tree [Node(start[0], start[1])] goal_tree [Node(goal[0], goal[1])] for i in range(max_iter): random_point (random.uniform(0, 100), random.uniform(0, 100)) # 在起点树中操作 nearest_start_node get_nearest_node(start_tree, random_point) new_start_node extend(start_tree, nearest_start_node, random_point, step_size) # 在终点树中操作 nearest_goal_node get_nearest_node(goal_tree, random_point) new_goal_node extend(goal_tree, nearest_goal_node, random_point, step_size) # 检查两棵树是否相遇 distance ((new_start_node.x - new_goal_node.x) ** 2 (new_start_node.y - new_goal_node.y) ** 2) ** 0.5 if distance step_size: path [] current new_start_node while current: path.append((current.x, current.y)) current current.parent path.reverse() current new_goal_node while current: path.append((current.x, current.y)) current current.parent return path return None在bidirectional_rrt函数中初始化起点树和终点树分别包含起点和终点节点。在每次迭代中随机生成一个点然后分别在起点树和终点树进行扩展操作。扩展完成后检查两棵树的新节点是否足够接近如果是则找到了路径通过回溯父节点构建路径并返回如果达到最大迭代次数仍未找到路径则返回None。总结双向RRT算法通过同时从起点和终点进行搜索有效地减少了搜索空间提高了路径规划的效率。通过模块化编程我们将算法分解为多个易于理解和维护的部分使得代码更加清晰和可读。在实际应用中可以根据具体场景对算法参数进行调整以获得更好的性能。希望这篇文章对大家理解双向RRT算法及其实现有所帮助。