RRT与RRT*算法：基于随机采样的机器人路径规划

RRT与RRT*：高效探索机器人运动路径

RRT算法由Steven M. LaValle和James J. Kuffner Jr.提出，它通过随机构建空间填充树，快速搜索非凸高维空间，有效解决包含障碍物和差分运动约束的机器人路径规划问题。

RRT*算法作为RRT的优化版本，引入了“重新选择父节点”和“重布线”机制：

• 重新选择父节点：确保新节点连接到路径代价最小的现有节点，降低整体路径成本。
• 重布线：优化随机树结构，消除冗余路径，进一步提升路径规划效率。

RRT和RRT*算法凭借其高效性和灵活性，成为机器人路径规划领域的重要工具。