RRT算法及其部分改进算法介绍

基于采样的运动规划算法-RRT（Rapidly-exploring Random Trees）

RRT：一种通过随机构建Space Filling Tree实现对非凸高维空间快速搜索的算法。该算法可以很容易的处理包含障碍物和差分运动约束的场景，被广泛的应用在各种机器人的运动规划场景中

• Basic RRT算法

原始的RRT算法中将搜索的起点位置作为根节点，然后通过随机采样增加叶子节点的方式，生成一个随机扩展树，当随机树的叶子节点进入目标区域，就得到了从起点位置到目标位置的路径

伪代码如下：

上述伪代码中，M是地图环境，是起始位置，是目标位置。路径空间搜索的过程从起点开始，先随机撒点；然后查找距离最近的节点；然后沿着到方向前进stepsize的距离得到；CollisionFree(M, )方法检测Edge(,)是否与地图环境中的障碍物有碰撞，如果没有碰撞，则将成功完成一次空间搜索拓展。重复上述过程，直至达到目标