0 专栏介绍

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?详情：图解自动驾驶中的运动规划(Motion Planning)，附几十种规划算法

1 什么是RRT算法？

快速扩展随机扩展树(Rapidly-exploring Random Tree, RRT)算法的核心原理是从起点开始构造一棵不断生长、向四周蔓延的搜索树，直到树触达终点邻域。

RRT算法和我们之前介绍的PRM算法有什么联系呢？

首先，PRM和RRT都是基于采样的方法，通过在环境中随机采样来生成一组节点从而进行路径规划，因而在高维空间都很适合。其次，PRM和RRT都基于连通性，来验证节点之间建立连接的可行性。此外，PRM和RRT有着相近的碰撞检测方法(也可以使用相同的碰撞函数)。所以理解了PRM算法对于RRT算法的原理很有帮助

2 图解RRT算法原理

如图所示为RRT算法原理：设置步长$u$为搜索树单次扩展的最大距离，首先在自由空间中采样$x_{rand}$，并从已有的搜索树(初始时只有起点$x_{start}$)中找到$x_{rand}$的最近邻$x_{near}$；若$\mathrm{d}\left(x_{\mathrm{rand}},x_{\mathrm{near}}\right)<u$，则令$x_{\mathrm{new}}=x_{\mathrm{rand}}$，否则从$x_{\mathrm{near}}$向 $x_{rand}$移动步长$u$产生$x_{new}$；最后通过碰撞检测$\mathrm{CollisionFree}\left(\cdot \right)$决定是否将$x_{\mathrm{new}}$加入搜索树。

RRT算法流程如下所示

3 算法仿真与实现

3.1 ROS C++实现

根据算法流程可以写出RRT算法的核心代码

bool RRT::plan(const unsigned char* gloal_costmap, const Node& start, const Node& goal, std::vector<Node>& path,
               std::vector<Node>& expand)
{
  path.clear();
  expand.clear();

  sample_list_.clear();
  // copy
  start_ = start, goal_ = goal;
  costs_ = gloal_costmap;
  sample_list_.insert(start);
  expand.push_back(start);

  // main loop
  int iteration = 0;
  while (iteration < sample_num_)
  {
    // generate a random node in the map
    Node sample_node = _generateRandomNode();

    // obstacle
    if (gloal_costmap[sample_node.id_] >= lethal_cost_ * factor_)
      continue;

    // visited
    if (sample_list_.find(sample_node) != sample_list_.end())
      continue;

    // regular the sample node
    Node new_node = _findNearestPoint(sample_list_, sample_node);
    if (new_node.id_ == -1)
      continue;
    else
    {
      sample_list_.insert(new_node);
      expand.push_back(new_node);
    }

    // goal found
    if (_checkGoal(new_node))
    {
      path = _convertClosedListToPath(sample_list_, start, goal);
      return true;
    }

    iteration++;
  }
  return false;
}

3.2 Python实现

def plan(self):
    # main loop
    for _ in range(self.sample_num):
        # generate a random node in the map
        node_rand = self.generateRandomNode()

        # visited
        if node_rand in self.sample_list:
            continue
        
        # generate new node
        node_new = self.getNearest(self.sample_list, node_rand)
        if node_new:
            self.sample_list.append(node_new)
            dist = self.dist(node_new, self.goal)
            # goal found
            if dist <= self.max_dist and not self.isCollision(node_new, self.goal):
                self.goal.parent = node_new.current
                self.goal.g = node_new.g + self.dist(self.goal, node_new)
                self.sample_list.append(self.goal)
                return self.extractPath(self.sample_list)
    return 0, None

3.3 Matlab实现

function [path, flag, cost, expand] = rrt(map, start, goal)
    % Maximum expansion distance one step
    param.max_dist = 0.5;
    % Maximum number of sample points
    param.sample_num = 10000;
    % heuristic sample
    param.goal_sample_rate = 0.05;
    % map size
    [param.x_range, param.y_range] = size(map);
    % resolution
    param.resolution = 0.1;
    
    % sample list
    sample_list  = [start, 0, start];
    
    path = [];
    flag = false;
    cost = 0;
    expand = [];
    
    % main loop
    for i=1: param.sample_num
        % generate a random node in the map
        node_rand = generate_node(goal, param);

        % visited
        if loc_list(node_rand, sample_list, [1, 2])
            continue
        end

        % generate new node
        [node_new, success] = get_nearest(sample_list, node_rand, map, param);
        if success
            sample_list = [node_new; sample_list];
            distance = dist(node_new(1:2), goal');
            
            % goal found
            if distance <= param.max_dist && ~is_collision(node_new(1:2), goal, map, param)
                goal_ = [goal, node_new(3) + distance, node_new(1:2)];
                sample_list = [goal_; sample_list];
                flag = true;
                cost = goal_(3);
                break
            end
        end
    end
    
    
    if flag
        path = extract_path(sample_list, start);
        expand = sample_list;
    end
end

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