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原创代码请勿翻卖文章目录程序简介路径规划模型量测模型运行结果MATLAB源代码程序简介本程序实现三维RRT避障路径规划与TOA、AOA、TDOA融合定位并对三维轨迹及定位误差进行分析。地图范围、三维障碍物、起终点、锚节点位置、RRT规划参数及量测噪声等均可自行修改便于构建不同三维仿真场景。路径规划模型本程序采用RRT算法在三维连续空间中随机采样、寻找最近树节点并沿采样方向扩展固定步长。每一条新增线段都会与长方体障碍物做碰撞检测最终回溯树节点得到三维避障路径。量测模型TOA量测提供绝对距离AOA量测提供方向角TDOA量测提供相对距离差。三维AOA会同时使用方位角和俯仰角。程序将三类残差按各自噪声标准差归一化后统一迭代求解。运行结果运行代码后程序会完成三维RRT路径规划与TOA-AOA-TDOA多源紧耦合融合定位仿真。程序先在三维空间中生成避障路径再沿路径点模拟TOA AOA TDOA量测并计算定位估计轨迹和误差统计。运行结果如下。路径规划结果图路径规划轨迹与定位估计轨迹对比图各坐标分量随路径点序号变化曲线定位误差曲线命令行会输出路径长度、路径点数、规划迭代次数、平均定位误差、最大定位误差、最小定位误差和RMSE等统计结果。MATLAB源代码部分代码如下%% 三维RRT路径规划与TOA-AOA-TDOA融合定位算法% 作者: matlabfilter% 2026-09-12/Ver2%% 程序流程% 1. 完成RRT三维采样路径规划将规划路径点作为运动轨迹真值% 2. 在每个路径点处模拟TOA AOA TDOA量测% 3. 使用本脚本对应的定位模型估计路径点位置% 4. 使用普通figure窗口绘制规划轨迹、定位轨迹、坐标分量和误差曲线。clear;clc;close all;rng(0);%% 参数设置algorithmName三维RRT路径规划与TOA-AOA-TDOA融合定位算法;measureNameTOA AOA TDOA;sigmaToaRange0.55;% TOA等效测距噪声单位msigmaAngle0.010;% AOA角度噪声单位radsigmaTdoaRange0.45;% TDOA距离差噪声单位mmaxGnIter14;% Gauss-Newton最大迭代次数%% 路径规划[rawPath,anchors,mapLimit,obstacles,planStats]planRrt3D();%% 沿规划轨迹进行定位仿真[estPath,posErr,iterUsed]runToaAoaTdoaLocalization3D(rawPath,anchors,sigmaToaRange,sigmaAngle,sigmaTdoaRange,maxGnIter,mapLimit);%% 结果绘图与输出plotPlanningResult(rawPath,anchors,mapLimit,obstacles,algorithmName);plotLocalizationResult(rawPath,estPath,anchors,obstacles,mapLimit,algorithmName);plotCoordinateResult(rawPath,estPath,algorithmName);plotErrorResult(posErr,algorithmName);printSummary(rawPath,posErr,iterUsed,planStats,algorithmName,measureName);%% 本地函数function[rawPath,anchors,mapLimit,obstacles,stats]planRrt3D()mapLimit[020002000200];startPos[101010];goalPos[180180180];stepSize7;goalThreshold8;maxIter18000;goalProb0.18;obstacles[30020158040;604010158060;1008050304040;14012080255035;80120100353030];anchors[000;20000;02000;2002000;00200;2000200;0200200;200200200;1001000;100100200];tree.posstartPos;tree.parent0;foundPathfalse;foriterCount1:maxIterifrandgoalProb qRandgoalPos;elseqRand[mapLimit(1)rand*(mapLimit(2)-mapLimit(1)),...mapLimit(3)rand*(mapLimit(4)-mapLimit(3)),...mapLimit(5)rand*(mapLimit(6)-mapLimit(5))];end[~,nearIdx]min(sqrt(sum((tree.pos-qRand).^2,2)));qNeartree.pos(nearIdx,:);directionqRand-qNear;distValnorm(direction);ifdistValepscontinue;endqNewqNearstepSize*direction/distVal;ifany(qNew[mapLimit(1)mapLimit(3)mapLimit(5)])||...any(qNew[mapLimit(2)mapLimit(4)mapLimit(6)])continue;endifcheckCollision3D(qNear,qNew,obstacles)continue;endtree.pos(end1,:)qNew;%#okAGROWtree.parent(end1)nearIdx;%#okAGROWifnorm(qNew-goalPos)goalThreshold~checkCollision3D(qNew,goalPos,obstacles)tree.pos(end1,:)goalPos;tree.parent(end1)size(tree.pos,1)-1;foundPathtrue;break;endendif~foundPatherror(RRT未找到可行路径请增大maxIter或调整障碍物参数。);end完整代码https://download.csdn.net/download/callmeup/93431931如需帮助或有导航、定位滤波相关的代码定制需求可从个人主页左侧联系我 【MATLAB例程】三维RRT路径规划与TOA-AOA-TDOA融合定位算法。附下载链接，代码有中文注释、包运行成功
原创代码请勿翻卖文章目录程序简介路径规划模型量测模型运行结果MATLAB源代码程序简介本程序实现三维RRT避障路径规划与TOA、AOA、TDOA融合定位并对三维轨迹及定位误差进行分析。地图范围、三维障碍物、起终点、锚节点位置、RRT规划参数及量测噪声等均可自行修改便于构建不同三维仿真场景。路径规划模型本程序采用RRT算法在三维连续空间中随机采样、寻找最近树节点并沿采样方向扩展固定步长。每一条新增线段都会与长方体障碍物做碰撞检测最终回溯树节点得到三维避障路径。量测模型TOA量测提供绝对距离AOA量测提供方向角TDOA量测提供相对距离差。三维AOA会同时使用方位角和俯仰角。程序将三类残差按各自噪声标准差归一化后统一迭代求解。运行结果运行代码后程序会完成三维RRT路径规划与TOA-AOA-TDOA多源紧耦合融合定位仿真。程序先在三维空间中生成避障路径再沿路径点模拟TOA AOA TDOA量测并计算定位估计轨迹和误差统计。运行结果如下。路径规划结果图路径规划轨迹与定位估计轨迹对比图各坐标分量随路径点序号变化曲线定位误差曲线命令行会输出路径长度、路径点数、规划迭代次数、平均定位误差、最大定位误差、最小定位误差和RMSE等统计结果。MATLAB源代码部分代码如下%% 三维RRT路径规划与TOA-AOA-TDOA融合定位算法% 作者: matlabfilter% 2026-09-12/Ver2%% 程序流程% 1. 完成RRT三维采样路径规划将规划路径点作为运动轨迹真值% 2. 在每个路径点处模拟TOA AOA TDOA量测% 3. 使用本脚本对应的定位模型估计路径点位置% 4. 使用普通figure窗口绘制规划轨迹、定位轨迹、坐标分量和误差曲线。clear;clc;close all;rng(0);%% 参数设置algorithmName三维RRT路径规划与TOA-AOA-TDOA融合定位算法;measureNameTOA AOA TDOA;sigmaToaRange0.55;% TOA等效测距噪声单位msigmaAngle0.010;% AOA角度噪声单位radsigmaTdoaRange0.45;% TDOA距离差噪声单位mmaxGnIter14;% Gauss-Newton最大迭代次数%% 路径规划[rawPath,anchors,mapLimit,obstacles,planStats]planRrt3D();%% 沿规划轨迹进行定位仿真[estPath,posErr,iterUsed]runToaAoaTdoaLocalization3D(rawPath,anchors,sigmaToaRange,sigmaAngle,sigmaTdoaRange,maxGnIter,mapLimit);%% 结果绘图与输出plotPlanningResult(rawPath,anchors,mapLimit,obstacles,algorithmName);plotLocalizationResult(rawPath,estPath,anchors,obstacles,mapLimit,algorithmName);plotCoordinateResult(rawPath,estPath,algorithmName);plotErrorResult(posErr,algorithmName);printSummary(rawPath,posErr,iterUsed,planStats,algorithmName,measureName);%% 本地函数function[rawPath,anchors,mapLimit,obstacles,stats]planRrt3D()mapLimit[020002000200];startPos[101010];goalPos[180180180];stepSize7;goalThreshold8;maxIter18000;goalProb0.18;obstacles[30020158040;604010158060;1008050304040;14012080255035;80120100353030];anchors[000;20000;02000;2002000;00200;2000200;0200200;200200200;1001000;100100200];tree.posstartPos;tree.parent0;foundPathfalse;foriterCount1:maxIterifrandgoalProb qRandgoalPos;elseqRand[mapLimit(1)rand*(mapLimit(2)-mapLimit(1)),...mapLimit(3)rand*(mapLimit(4)-mapLimit(3)),...mapLimit(5)rand*(mapLimit(6)-mapLimit(5))];end[~,nearIdx]min(sqrt(sum((tree.pos-qRand).^2,2)));qNeartree.pos(nearIdx,:);directionqRand-qNear;distValnorm(direction);ifdistValepscontinue;endqNewqNearstepSize*direction/distVal;ifany(qNew[mapLimit(1)mapLimit(3)mapLimit(5)])||...any(qNew[mapLimit(2)mapLimit(4)mapLimit(6)])continue;endifcheckCollision3D(qNear,qNew,obstacles)continue;endtree.pos(end1,:)qNew;%#okAGROWtree.parent(end1)nearIdx;%#okAGROWifnorm(qNew-goalPos)goalThreshold~checkCollision3D(qNew,goalPos,obstacles)tree.pos(end1,:)goalPos;tree.parent(end1)size(tree.pos,1)-1;foundPathtrue;break;endendif~foundPatherror(RRT未找到可行路径请增大maxIter或调整障碍物参数。);end完整代码https://download.csdn.net/download/callmeup/93431931如需帮助或有导航、定位滤波相关的代码定制需求可从个人主页左侧联系我