基于MATLAB的移动机器人RRT*算法自主路径规划代码实现

简介：
本项目利用MATLAB平台实现了移动机器人的RRT*（快速启发式搜索树）算法，以完成复杂环境下的最优路径自动规划。通过模拟仿真验证了该算法的有效性和高效性，在避障和路径优化方面表现突出。 RRTStar（快速探索随机树星）是一种路径规划算法，它是RRT（快速探索随机树）的改进版本。RRTStar的主要特点在于它能够迅速找到初始路径，并随着采样点数量增加不断优化路径直至达到目标或最大迭代次数为止。该算法在三维空间中构建一棵随机树并逐步扩展边界以逼近目标点。通过采用启发式函数和重新布线策略，可以提高规划效率与路径质量。 具体来说，启发式函数用于估计当前节点到目标的距离，并指导树的生长方向；而重新布线则优化了树结构避免过早收敛于次优解，从而生成更为平滑的路线。此外，RRTStar算法是渐进式的，在更多迭代中逐步提高路径质量，但无法在有限时间内保证找到最优路径。 因此，这种算法特别适用于无人机三维路径规划问题，能够快速地产生可行且避障效果良好的路径方案。总之，通过引入启发式函数和重新布线策略，RRTStar显著提升了路径规划的效率与品质，是一种非常有效的解决方案。