...一种越野环境下车辆驾驶风险规避运动规划算法(Matlab代码实现)_百...
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发布时间：2024-08-20 04:15
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时间：2024-08-26 22:30
1 概述
RRT算法生长并维护一棵树，树的每个节点都是工作空间中的一个节点(状态)。算法所探索的区域即为树所占据的区域。算法最初以一棵以起始节点为唯一节点的树开始。在每次迭代时，通过选择一个随机状态并向该状态扩展树来扩展树。扩展是通过将树中距离最近的节点向选定的随机状态扩展一小步来完成的。算法运行，直到某个扩展使树足够靠近目标。
在越野环境下的车辆驾驶中，传统的路径规划算法可能难以满足实时性与安全性的需求。Rapidly-exploring Random Tree (RRT) 算法作为一种概率性的路径规划方法，在这种环境中展现出了较好的适应性。
RRT算法基本原理
RRT算法由LaValle在1998年提出，其核心思想是通过随机采样逐步构建一棵从起点到目标点的搜索树。该算法以随机性探索空间，每次迭代都从当前树的最远节点向目标区域随机选择一个方向发射一个射线，找到射线与环境障碍物（在越野场景中即为不可通行区域）的最近点，并以此点为新节点扩展树。这一过程重复进行，直到树的一个节点足够接近或到达目标点，从而形成一条从起始点到目标点的可行路径。
在越野环境中的应用调整结论
RRT算法因其快速探索特性和灵活性，在面对越野环境下复杂的路径规划问题时展现出良好效果。通过上述调整和优化，可以进一步提高车辆在未知、动态环境中的自主导航能力和安全性。然而，实际应用中仍需综合考虑算法效率、实时性与硬件限制，不断调整参数以达到最佳性能。
运行结果
场景1、场景2、场景3、场景4、场景5、场景6展示了在不同的越野环境中应用RRT算法所取得的结果。在每个场景中，算法均成功规划出避免风险的路径，体现了其在复杂环境下的适用性。
3 Matlab代码、数据、文章讲解
为了帮助读者理解与实践，文中提供了Matlab代码、数据集以及详细的讲解内容，以便读者能够根据自己的需求调整参数，实现对RRT算法在不同环境下的应用。
4 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]Hongqing Tian, Boqi Li, Heye Huang, Ling Han (2022) A driving risk-aversive motion planning algorithm for vehicles in off-road environment.
