路径规划，在自动驾驶、机器人等领域的重要性不言而喻。传统的路径规划算法有Dijkstra算法、人工势场法、BUG算法、A*算法等，而RRT算法则是一种改进算法，通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测，避免了对空间的建模，能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题。
RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法是一种基于采样的路径规划算法，通过随机采样和局部搜索来构建一棵搜索随机树，以探索空间中的可行路径。
算法步骤：
1. 初始化随机树。将环境中起点作为随机树搜索的起点，此时树中只包含一个节点即根节点;
2. 在环境中随机采样。在环境中随机生成一个目标点，并在树中寻找最近的节点
3. 在一定的范围内，生成一个新节点以连接最近节点和目标点，并检查新节点是否与障碍物相交；如果没有相交，则将新节点加入树中，形成一条新的路径，否则返回步骤2。
RRT算法的优点是什么？
1. 复杂环境中的路径规划：RRT算法能够有效地处理包含障碍物、差分约束和非完整动力学的场景，因此在机器人、无人驾驶车辆和无人机的路径规划中广泛应用。它能够在复杂的环境中快速找到可行路径，并避免与障碍物的碰撞。
2. 高维空间的路径规划：RRT算法是一种随机采样的算法，不需要对状态空间进行精确建模，因此特别适用于高维空间的路径规划问题。它能够通过逐步构建搜索树来探索高维空间，并找到连接起点和终点的可行路径。
3. 实时性高：RRT算法具有较快的搜索速度，能够在较短的时间内找到可行路径。这使得它适用于对实时性要求较高的应用场景，如自动驾驶车辆的避障和导航、机器人的实时路径规划等。
4. 快速性：RRT算法能够快速生成可行路径。它的随机采样和局部搜索策略使得算法能够在较短时间内探索高维空间，并找到从起点到终点的路径。
5. 简单性：RRT算法的原理和实现相对简单，不需要复杂的数学建模和优化过程，这使得它在实际应用中易于实现和调试。
6. 概率完备性：RRT算法是概率完备的，这意味着只要给予足够的时间和采样点，它最终能够找到一条可行路径(如果存在的话)。这使得RRT算法在理论上适用于各种路径规划问题。
需要注意的是，RRT算法虽然具备多个优点，但不能保证找到最优路径，因为它的缺点也较明显：
1. 非最优性：RRT算法生成的路径通常不是最优的。它采用随机采样和局部搜索策略，旨在快速找到可行路径，而不保证路径的最优性。这可能导致生成的路径存在不必要的弯曲和冗余，不符合某些应用对路径平滑性和效率的要求。
2. 随机性：RRT算法的路径规划结果具有随机性。由于采样点的随机选择，每次运行算法都可能得到不同的路径。这种随机性可能导致在相同环境中获得不一致的路径规划结果，缺乏可重复性。
3. 对狭窄通道和复杂约束的处理能力有限：在处理具有狭窄通道、复杂约束或高维状态空间的环境时，RRT算法可能面临挑战。由于随机采样的特性，算法可能难以有效地探索狭窄通道或满足复杂约束条件，导致路径规划失败或效率降低。
4. 计算资源需求：尽管RRT算法在实时应用中表现出色，但在处理大规模环境或高维空间时，其计算资源需求可能较高。生成大量采样点并构建搜索树可能需要较长的计算时间和内存资源，这可能限制了其在某些资源受限的应用中的适用性。
5. 缺乏全局信息：RRT算法通常基于局部信息进行路径规划，而不考虑全局环境结构。这可能导致生成的路径在全局上不是最优的，或者无法充分利用环境中的有利特征。在某些情况下，缺乏全局信息可能导致路径规划陷入局部最优解。
因此，在实际应用中，需要根据具体需求对算法进行优化和改进，以提高路径的质量和效率。研究人员已经提出了许多针对RRT算法的改进和优化方法，以克服其中的一些缺点并提高路径规划的质量和效率。例如，RRT*算法通过引入代价函数和重新布线过程来优化路径，使得生成的路径更接近最优解。此外，还有其他基于采样的路径规划算法和混合方法可供选择，以满足不同应用的需求。
INDEMIND是一家拥有自研机器人全栈AI技术的机器人AI技术供应商，立足于机器人产业链最上游，为整个机器人行业提供通用的、可靠的、低成本的机器人AI技术。如有：视觉导航、扫地机器人导航、商用机器人底盘和双目视觉等AI技术需要，请拨打010-5289 4598
