路径规划——RRT*算法

路径规划——RRT*算法

算法原理

RRT Star 算法是一种渐近最优的路径规划算法，它是 RRT 算法的优化版本。RRT Star 算法通过不断地迭代和优化，最终可以得到一条从起点到目标点的最优路径。
在学习RRT Star 算法之前最好先学习一下RRT原始算法：RRT算法
与RRT 算法相比，RRT Star 算法的主要不同之处在于它对已构建的路径进行优化，以提高搜索效率和精度。RRT Star算法与RRT算法的区别主要在于重新选择父节点和重新布线两个方面。

1.重新选择父节点过程

在新产生的节点node_new附近以定义的半径范围内寻找“近邻”，作为替换父节点的备选。依次计算“近邻”节点到起点的路径代价加上到每个“近邻”的路径代价，具体过程如下图：

在上图中的这种情况下，以节点4作为node_new节点的父节点时路径代价是最小的，因此当前随机树的结构无需改动。

如果是下图的情况：

此时，以节点6作为node_new节点的父节点时的路径代价是最小的，因此进行随机树结构改动为如下图所示