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内容介绍这段代码是 2D 环境下的双向 RRTBi-RRT路径规划实现核心逻辑是通过两棵树分别从起点和终点生长快速探索构型空间最终找到一条无碰撞路径。

代码结构简洁模块化程度高下面从 核心功能、代码解析、关键细节 三方面展开说明

核心功能总览• 环境2D 平面构型空间范围 [0,0]~[100,100]支持自定义障碍物通过 make2Dobstacles() 创建。

• 算法双向 RRTBi-RRT通过两棵树G1 从起点生长G2 从终点生长双向探索比单向 RRT 收敛更快。

• 目标找到从起点 (0,

到终点 (80,

的无碰撞路径并可视化展示。

算法优化点代码隐含的设计• 双向探索比单向 RRT 收敛更快因为两棵树同时向对方生长搜索范围更小。

• 目标偏向采样通过 mi 参数控制减少随机采样的盲目性加速两棵树相遇。

• 碰撞检测每次扩展节点时都会检查新边与障碍物是否碰撞确保路径无碰撞。

可能的调试方向• 若未找到路径可增大 maxNodeNum如

减小 deltaQ提高探索精度、调整 mi增加目标偏向概率或优化障碍物布局。

• 若可视化异常检查 plotRRTpath 方法是否正确提取路径通过父节点回溯确保 Node 类存储了父节点索引。

• 若碰撞检测失效检查 make2Dobstacles() 的输出格式是否与 RRT 类的碰撞检测函数兼容。

⛳️ 运行结果 部分代码%be expressed using either vertices or linear in/equalities, according to%the input scheme,%%% I intersectionHull(vert, V1, lcon, A2,b2, lcon, A3,b3,Aeq3,,beq3,...)%%The arguments specifying different polyhedra are separated using labels%vert and lcon. The label vert signifies that an input polyhedron will%be expressed using vertices and is to be followed by any string of input arguments%accepted by vert2lcon(). The label lcon signifies that an input polyhedron will%be expressed using linear constraints and is to be followed by any string of%input arguments accepted by lcon2vert().%%The output, I, is a struct containing fields%% I.vert: A matrix whose rows are the vertices of the polyhedron formed from% the intersection.% I.lcon: The quadruplet of linear constraint data {A,b,Aeq,beq}% describing the polyhedral intersection.%%EXAMPLE 1: This example computes the intersection of a unit square and an%oblique 2D line segment, both expressed in terms of their vertices.%% V1dec2bin(0:2^

,

-0; %vertices of unit square%% V2[1,1;0,-1]; %vertices of 2D line segment%% IintersectionHull(vert,V1,vert,V

; %compute intersection%%The intersection is another line segment with vertices%% I.vert%% ans %%

5000 0%

0000

0000%%EXAMPLE 2: This example computes the intersection of a unit cube, expressed in%terms of its vertices, and an infinite oblique 3D line, expressed in terms of linear equalities.%Note that the line is an unbounded polyhedron. This is okay, since we know in advance%that the final polyhedron formed from the intersection is bounded.%% Vdec2bin(0:2^

,

-0; %vertices of unit cube%% Aeq[1 -1 0; 0 1 -1]; beq[0;0]; %oblique line in 3D%% IintersectionHull(vert,V,lcon,[],[],Aeq,beq); %compute intersection%%Once again, the intersection is a line segment. Its vertices are%% I.vert %vertices of line segment of intersection%% ans %%

0000

0000

0000%

0000

0000

0000%%%%begin parsingif isnumeric(varargin{1})TOLvarargin{1};varargin(

[];elseTOL[];endNlength(varargin);idxType [find(cellfun(ischar,varargin)),N1];Llength(idxType)-1;S(L).type[];S(L).args{};S(L).A[];S(L).b[];S(L).Aeq[];S(L).beq[];for i1:LjidxType(i);kidxType(i

;S(i).typevarargin{j};S(i).argsvarargin(j1:k-

;if isempty(S(i).args)error Syntax error - arguments missingendlconcell(1,

;switch S(i).typecase vert[lcon{1:4}] vert2lcon(S(i).args{:});case lconlcon(1:k-j-

S(i).args;case qlcon %deliberately undocumented - no point in using thislcon(1:k-j-

S(i).args(2:end);otherwiseerror([Unrecognized representation label of polyhedron num2str(i)]);end[S(i).A, S(i).b, S(i).Aeq, S(i).beq] deal(lcon{:});end%%%%end parsingAvertcat(S.A);bvertcat(S.b);Aeqvertcat(S.Aeq);beqvertcat(S.beq);[V,nr,nre]lcon2vert(A,b,Aeq,beq,TOL);I.vertV;I.lcon{A(nr,:),b(nr,:), Aeq(nre,:),beq(nre,:)}; 参考文献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 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

1 bp时序、回归预测和分类

2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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

4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

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

7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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

9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

12 RF随机森林时序、回归预测和分类

13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

14 PNN脉冲神经网络分类

15 模糊小波神经网络预测和分类

16 时序、回归预测和分类

17 时序、回归预测预测和分类

18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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、PM

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 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 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

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