RRT随机树算法 机器人路径规划基本算法

资 源 简 介

RRT随机树算法 机器人路径规划基本算法

详 情 说 明

RRT（快速扩展随机树）算法是机器人路径规划中的一种经典方法，它通过随机采样和增量式搜索来寻找可行路径。该算法特别适合高维空间和复杂环境下的路径规划问题，且因其原理简单、实现容易而广受欢迎。

RRT算法的核心思想是从起点开始，逐步向随机采样点扩展树结构。每次迭代中，算法随机选择一个目标点，并尝试从当前树的最近节点向该点延伸一段固定步长。如果延伸过程中没有遇到障碍物，就将新节点加入树中。重复这一过程，直到找到连接起点和目标点的可行路径。

相比传统路径规划算法（如A或Dijkstra），RRT不需要预先构建完整的环境地图，能够有效处理动态障碍物和未知环境。然而，它生成的路径可能不是最优的，通常需要后期优化。实际应用中，RRT的变种（如RRT）通过引入重布线机制来提升路径质量。

对于机器人开发者而言，RRT算法是学习路径规划的入门选择，其代码实现简单，且能直观展示随机采样和树扩展的过程。