RRT_Exploration作为路径规划算法在物联网和机器人自主建图中应用广泛，但学习和实现过程中面临算法理解、环境模型选择、参数调优和实时性等难题。理解RRT基础、选择合适环境模型、参数调优及优化实时性能是应对策略。
自主建图是物联网和机器人领域中的重要任务之一。RRT_Exploration是一种常用的路径规划算法，可用于自主建图中的探索和探测未知环境。然而，学习和实现RRT_Exploration算法可能会遇到一些困难和挑战。本文将探讨这些问题，并提供相应的解决方案和源代码示例。
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算法理解困难：
RRT_Exploration算法基于Rapidly-exploring Random Trees (RRT)算法，对于初学者来说，理解RRT_Exploration算法的原理和实现细节可能会有一定的困难。为了克服这个问题，建议先学习和理解RRT算法的基本原理，然后再深入研究RRT_Exploration算法的特点和改进。# RRT_Exploration示例代码 def rrt_exploration(map, start, goal):
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