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程序简介

本程序主要分为路径规划和定位两部分。路径规划采用快速扩展随机树（RRT）算法，在三维空间中规划一条能够绕开障碍物的运动路径；定位部分采用到达角（AOA）和到达时间差（TDOA）两种量测信息，并将两者结合起来估计目标的位置。

路径规划

RRT的基本思路比较直观：程序会不断在三维空间中随机选取新的位置，并从已有路径树中找到距离最近的节点，然后朝这个方向继续扩展。每次扩展时都会检查路径是否与障碍物发生碰撞，只有安全的节点才会加入路径树。找到终点后，再从终点向前回溯，就可以得到一条完整的三维避障路径。

AOA与TDOA定位

AOA主要提供目标相对于各个锚节点的方向信息，在三维情况下包括方位角和俯仰角；TDOA则通过比较目标到不同锚节点之间的距离差，为目标位置提供进一步约束。

程序将AOA和TDOA两类量测信息放在一起进行联合计算，通过不断调整估计位置，使预测量测与实际量测之间的误差尽可能小，最终得到目标的三维位置估计结果。

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AOA-TDOA融合定位算法% 作者: matlabfilter（V同号，可接代码定制、讲解）% 2026-09-16/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AOA-TDOA融合定位算法';measureName='AOA + TDOA';sigmaAngle=0.010;% AOA角度噪声，单位radsigmaTdoaRange=0.45;% TDOA距离差噪声，单位mmaxGnIter=14;% 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]=runAoaTdoaLocalization3D(rawPath,anchors,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);%% 函数

完整代码和函数：https://download.csdn.net/download/callmeup/93455644