基于快速随机树探索的路径规划

资 源 简 介

基于快速随机树探索的路径规划

详 情 说 明

基于快速随机树探索（Rapidly-exploring Random Tree，简称RRT）的路径规划是一种广泛应用于机器人导航和运动规划的算法。其核心思想是通过随机采样和树形结构的扩展来快速探索环境空间，最终找到一条从起点到目标点的可行路径。

RRT算法的主要优势在于其能够高效处理高维空间和复杂障碍物环境。算法的基本流程包括：首先在配置空间中随机生成一个采样点，然后在当前的树结构中找到距离该采样点最近的节点，接着从该节点向采样点的方向延伸一步，生成一个新的节点。如果延伸过程中没有碰到障碍物，就将新节点加入树中。这个过程不断重复，直到树的结构延伸到目标点附近，最终通过回溯树的结构得到完整路径。

RRT算法的变种有很多，例如RRT（渐进最优RRT）、Informed RRT（基于启发式采样的改进）等，它们进一步优化了路径质量或搜索效率。这种算法特别适合解决机器人在未知或动态环境中的路径规划问题，例如自动驾驶、无人机避障和机械臂运动规划等场景。