自动驾驶路径规划——基于概率采样的路径规划算法（RRT、RRT*）
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文档概述
本文档提供了关于自动驾驶领域中一种关键的路径规划技术的深入解析——快速探索随机树(Rapidly-exploring Random Trees, RRT)及其改进版本RRT (RRT-Star)*。这些算法属于概率采样类算法，广泛应用于解决复杂环境中的路径规划问题。文章详细介绍了这两种算法的核心概念、工作原理、优缺点以及如何在实际应用中进行优化。
RRT算法简介
RRT算法由LaValle和Kuffner提出，擅长在未知或复杂环境中快速探索路径。它通过随机生成状态空间中的节点，并尝试从当前树结构延伸至这个节点，以此构建一棵树，直到触达目标区域。这种算法能够处理多自由度机器人和具有动力学约束的路径规划问题，展现出了高度的灵活性。
RRT*算法进化
RRT*是对RRT的重大改进，它旨在通过一种迭代方式，寻找更接近最优解的路径。算法在新节点加入时，不仅考虑直接邻居，还会进行父节点的再选择和路径的重新布线，从而逐步优化整体路径，最终能收敛到渐近最优路径。
主要特点及应用
- 概率完备性：即使在复杂的高维空间，也能保证找到路径。
- 目标概率采样：增加目标导向，加速路径发现过程，尤其是在RRT*中，优化了路径质量和搜索效率。
- 应对挑战：适用于动态环境，能够较好地处理障碍物和非完整约束。
实现与优化
文中详细阐述了算法的伪代码，MATLAB实现细节，以及如何通过调整目标概率、生长步长等参数来优化算法性能。此外，还提到了其他变种如APF-RRT和Bi-RRT，强调了在特定场景下选择合适算法的重要性。
结论
RRT与RRT*算法因其独特的优势，在自动驾驶和机器人导航中扮演着重要角色。通过理解其核心原理和实践技巧，开发者可以高效地集成这些算法于自己的系统中，以应对多样化的路径规划挑战。
此资源文件为研究和学习自动驾驶中的概率采样路径规划算法提供了一站式材料，无论是学术研究还是工程实现，都是宝贵的参考。通过阅读和理解本文档，读者将获得实施这些高级规划技术所需的知识基础。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
