原创代码包运行成功请勿翻卖文章目录程序详解概览路径规划模型量测模型运行结果MATLAB源代码程序详解概览程序为三维快速扩展随机树Rapidly-exploring Random Tree, RRT避障路径规划与到达角Angle of Arrival, AOA定位的仿真带有对三维规划轨迹、定位轨迹及定位误差进行分析。地图范围、障碍物、起终点、锚节点位置、RRT规划参数及AOA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AOA量测使用锚节点到目标的方向角。二维情况下使用方位角三维情况下在方位角基础上增加俯仰角程序使用AOA线性最小二乘方程直接求解目标位置。运行结果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的结果MATLAB源代码部分代码如下%% 三维RRT路径规划与AOA定位算法% 作者: matlabfilter% 2026-09-19/Ver2clear;clc;close all;rng(0);%% 参数设置algorithmName三维RRT路径规划与AOA定位算法;measureNameAOA;sigmaAngle0.010;% AOA角度噪声单位rad%% 路径规划[rawPath,anchors,mapLimit,obstacles,planStats]planRrt3D();%% 沿规划轨迹进行定位仿真[estPath,posErr,iterUsed]runAoaLocalization3D(rawPath,anchors,sigmaAngle);%% 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;完整代码https://download.csdn.net/download/callmeup/93471698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