3D空间的RRT避障算法

资 源 简 介

3D空间的RRT避障算法

详 情 说 明

RRT算法（快速扩展随机树）是机器人路径规划中常用的方法，特别适合高维空间和复杂环境中的避障问题。在3D空间中，RRT通过构建一棵从起点到终点的随机树来寻找可行路径，能够有效处理动态障碍物和复杂地形。

其核心思想是随机采样空间中的点，并通过逐步扩展树结构来连接这些点。每次迭代中，算法随机选择一个目标点，然后找到树上最近的节点，朝目标方向扩展一小段距离。若新节点与障碍物无碰撞，则将其加入树中。重复这一过程，直到树延伸到目标点附近。

3D空间的RRT避障与2D版本的主要区别在于采样和碰撞检测的维度增加，需要考虑X、Y、Z三个方向的约束。仿真时可通过可视化工具观察树的生长过程，直观展示算法如何绕过障碍物。优化方向包括改进采样策略、引入启发式函数加速收敛，以及结合其他算法（如RRT*）提升路径质量。

该算法广泛应用于无人机导航、机械臂运动规划等场景，其随机性和适应性使其在未知环境中表现尤为出色。