机器人路径规划中改进RRT算法的MATLAB实现与优化研究

内容概要：本文介绍了一种在MATLAB环境下实现的改进型RRT路径规划算法，结合概率采样、贪心扩展策略与三阶B样条平滑优化技术，显著提升路径规划效率与平滑性。算法支持二维/三维环境、自定义地图、起点、终点及复杂障碍物（如多边形与圆形），并通过biased sampling加快收敛速度，利用贪心延伸提升空旷区域探索效率，最后通过B样条实现C2连续的平滑路径输出。实测表明该方法在复杂环境中具备更强的鲁棒性与实时性。 适合人群：具备一定MATLAB编程基础的机器人算法工程师、自动驾驶开发者、智能系统研究人员及高校研究生。 使用场景及目标：适用于移动机器人、无人车、无人机等领域的路径规划仿真与算法验证；目标是提升传统RRT算法的收敛速度、路径质量与环境适应能力。 阅读建议：建议结合代码实践，重点关注采样策略、贪心扩展与B样条平滑模块的设计逻辑，并根据实际地图尺寸调整关键参数以获得最优性能。