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无人驾驶全局路径规划RRT算法

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通过查阅网络资源中有关RRT算法的理论知识及相应代码，并结合个人理解，利用MATLAB完成了RRT算法生成路径全过程的实现。关于RRT的基本原理，此处不再详细说明，因为网络上已有大量相关文章进行介绍。
以下将重点展示本人编写的RRT算法内容，并借助MATLAB内置的RRT路径规划函数进行简要对比分析。

RRT算法自编代码实现

复制代码 
    clear;
    close all;
    C=zeros(30,30);%一般默认权值大于0.65的网格为有障碍物的网格
    %注意障碍物的权值按行列生成，而路径曲线是以左下角为原点生成，注意两者的区别
    %C为生成整个网格地图的各个网格权值的矩阵
    C(15:18,10:16)=0.9*ones(4,7);
    C(21:26,15:27)=0.9*ones(6,13);
    C(6:12,3:15)=0.9*ones(7,13);
    %生成带权值的网格地图
    costmap = vehicleCostmap(C,'CellSize',1);%每个网格边长1米
    %设置障碍物的膨胀范围
    ccConfig =inflationCollisionChecker('CenterPlacements',[0.2 0.5 0.8],'InflationRadius',0);

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