路径规划 | 图解Informed RRT*算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

路径规划是机器人领域中的一个重要问题，它涉及到如何让机器人在复杂环境中找到一条最优的路径以达到目标位置。Informed RRT*算法是一种基于Rapidly-exploring Random Tree (RRT)的路径规划算法，它能够在保证路径质量的同时，有效地搜索到最优路径。本文将对Informed RRT*算法进行图解，并提供ROS C++/Python/Matlab仿真的部分代码示例和代码注释。

1. 算法原理Informed RRT*算法是基于RRT*算法的改进版本，它在RRT*算法的基础上引入了启发式信息，以加速路径搜索过程。算法的基本原理如下：

1）初始化RRT*树，将起始点作为树的根节点。

2）在每次迭代中，随机生成一个节点，并在RRT*树中寻找最近邻的节点。

3）计算从最近邻节点到新节点的代价，并更新RRT*树中的节点代价。

4）引入启发式信息，通过估计目标点到树中各节点的代价，来指导树的生长方向。

5）重复以上步骤，直到找到一条从起始点到目标点的路径，并且路径质量收敛。

2. 算法流程图下图为Informed RRT*算法的流程图：

[插入流程图]

3.代码示例以下是Informed RRT*算法的部分C++代码示例和代码注释：

cpp// 定义RRT*节点结构体struct Node {
 double x, y; // 节点坐标 double cost; //从起始点到该节点的代价 int parent; // 父节点索引};

// 初始化RRT*树std::vector tree;
Node start_node = {0,0,0, -1}; // 起始节点tree.push_back(start_node);

// 迭代搜索路径while (!goal_reached) {
 // 随机生成新节点 Node new_node = generateRandomNode();
 // 寻找最近邻节点 int nearest_node_idx = findNearestNode(new_node, tree);
 // 计算新节点到最近邻节点的代价 double new_cost = calculateCost(new_node, tree[nearest_node_idx]);
 // 更新新节点的代价 new_node.cost = new_cost;
 new_node.parent = nearest_node_idx;
 // 引入启发式信息，更新新节点的代价 updateCostWithHeuristic(new_node, goal);
 // 将新节点加入RRT*树 tree.push_back(new_node);
 // 检查是否到达目标点 if (goalReached(new_node, goal)) {
 goal_reached = true;
 }
}

# 导入ROS相关库import rospyfrom nav_msgs.msg import Pathfrom geometry_msgs.msg import PoseStamped# 初始化RRT*树tree = [start_node]

# 迭代搜索路径while not goal_reached:
 # 随机生成新节点 new_node = generateRandomNode()
 # 寻找最近邻节点 nearest_node_idx = findNearestNode(new_node, tree)
 # 计算新节点到最近邻节点的代价 new_cost = calculateCost(new_node, tree[nearest_node_idx])
 # 更新新节点的代价 new_node.cost = new_cost new_node.parent = nearest_node_idx # 引入启发式信息，更新新节点的代价 updateCostWithHeuristic(new_node, goal)
 # 将新节点加入RRT*树 tree.append(new_node)
 # 检查是否到达目标点 if goalReached(new_node, goal):
 goal_reached = True