RRT 算法

资 源 简 介

RRT 算法

详 情 说 明

快速扩展随机树（RRT）是一种广泛应用于机器人路径规划的概率完备算法。它通过随机采样和树状扩展的方式在高维空间中搜索可行路径，特别适合解决复杂环境中的运动规划问题。

RRT算法的核心思想是在配置空间中随机采样点，并从当前树结构中找到最近的节点，朝随机点方向延伸一定距离形成新节点。这种增量式构建方式能快速覆盖整个可行空间，同时避免对环境的精确建模需求。

算法的优势在于处理高维空间时的计算效率，以及对动态障碍物的适应性。它广泛应用于无人机导航、机械臂运动规划等领域。相比传统路径规划算法，RRT不需要预先构建完整地图，适合未知或部分已知环境下的实时规划。

典型实现中会考虑步长限制、目标偏置等优化策略，衍生算法如RRT*还加入了渐进最优性保证。理解RRT的工作原理是掌握现代运动规划技术的重要基础。