Rapidly Exploring Random Trees (RRT) 是一种用于路径规划的算法，通常用于机器人运动规划。以下是一个简单的 MATLAB 实现 RRT 算法的主函数部分。请注意，这只是一个基本的实现，实际应用中可能需要进行更多的调整和改进。

matlabCopy codefunction main_RRT

    % 设置起点和终点
    start = [0, 0];
    goal = [10, 10];

    % 设置障碍物
    obstacles = [2, 2; 4, 4; 6, 6];

    % RRT 参数
    max_iter = 1000;
    step_size = 1.0;

    % 初始化 RRT 树
    tree = struct('node', start, 'parent', []);

    % 主循环
    for iter = 1:max_iter
        % 随机采样一个点
        random_point = rand(1, 2) * 10;

        % 找到树上最近的节点
        nearest_node_index = find_nearest_node(tree, random_point);

        % 从最近的节点向随机点扩展
        new_node = steer(tree(nearest_node_index).node, random_point, step_size);

        % 检查新节点是否与障碍物发生碰撞
        if ~collision_check(new_node, obstacles)
            % 将新节点添加到树中
            tree(end+1).node = new_node;
            tree(end).parent = nearest_node_index;

            % 检查是否达到目标点
            if norm(new_node - goal) < 1.0
                disp('目标已达到！');
                break;
            end
        end

        % 可视化
        visualize_tree(tree, obstacles, start, goal);
    end

    % 可视化最终路径
    visualize_path(tree, start, goal);

end

function nearest_node_index = find_nearest_node(tree, random_point)
    distances = arrayfun(@(n) norm(n.node - random_point), tree);
    [~, nearest_node_index] = min(distances);
end

function new_node = steer(from, to, step_size)
    direction = to - from;
    distance = norm(direction);
    if distance > step_size
        new_node = from + step_size * direction / distance;
    else
        new_node = to;
    end
end

function is_collision = collision_check(point, obstacles)
    is_collision = any(all(bsxfun(@minus, point, obstacles) <= 0, 2));
end

function visualize_tree(tree, obstacles, start, goal)
    figure;
    hold on;
    % 绘制障碍物
    for i = 1:size(obstacles, 1)
        rectangle('Position', [obstacles(i, 1)-0.5, obstacles(i, 2)-0.5, 1, 1], 'FaceColor', 'r');
    end
    % 绘制树的边
    for i = 2:length(tree)
        plot([tree(i).node(1), tree(tree(i).parent).node(1)], [tree(i).node(2), tree(tree(i).parent).node(2)], 'b');
    end
    % 绘制起点和终点
    plot(start(1), start(2), 'go', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
    plot(goal(1), goal(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
    % 调整图形显示范围
    xlim([0 12]);
    ylim([0 12]);
    hold off;
    drawnow;
end

function visualize_path(tree, start, goal)
    path = reconstruct_path(tree, length(tree));
    figure;
    hold on;
    % 绘制路径
    for i = 2:length(path)
        plot([tree(path(i)).node(1), tree(tree(path(i)).parent).node(1)], [tree(path(i)).node(2), tree(tree(path(i)).parent).node(2)], 'g', 'LineWidth', 2);
    end
    % 绘制起点和终点
    plot(start(1), start(2), 'go', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
    plot(goal(1), goal(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
    % 调整图形显示范围
    xlim([0 12]);
    ylim([0 12]);
    hold off;
    drawnow;
end

function path = reconstruct_path(tree, end_node_index)
    path = end_node_index;
    while ~isempty(tree(path(1)).parent)
        path = [tree(path(1)).parent, path];
    end
end

这个 MATLAB 代码包括了 RRT 算法的主要部分，包括初始化树、主循环、节点扩展、碰撞检查、可视化等。请注意，这只是一个基本的实现，可能需要根据具体情况进行调整和改进。