介绍一下RRT算法流程

RRT（Rapidly-exploring Random Tree）是一种常用的基于树形结构的路径规划算法，常用于机器人运动规划、自动驾驶等领域。其流程如下：

1. 初始化：将起点设置为树的唯一节点。

2. 生成随机点：随机生成一个点作为目标点。

3. 扩展树：从树中最近的节点向目标点方向扩展一条新的分支，并将新节点添加到树中。

4. 判断是否到达：如果新节点与目标点的距离小于某个阈值，则认为到达目标点，算法结束。

5. 重复执行：重复执行步骤2-4，直到找到路径或者达到最大迭代次数。

6. 返回路径：从最后一个节点沿着树的连线向前回溯，直到回溯到根节点，得到一条路径。

RRT算法的核心思想是基于随机采样生成树，通过不断扩展树的分支，找到起点到目标点的一条可行路径。由于RRT算法具有简单易实现、适用于高维状态空间和运动学约束等优点，因此在实际应用中得到了广泛的应用。

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详细介绍一下RRT算法流程

RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于树结构的路径规划算法，用于解决机器人、自主车辆等运动体在复杂环境下的路径规划问题。以下是RRT算法的流程：

1. 初始化：将起点作为根节点，添加到树中。

2. 生成随机点：在可行空间内随机生成一个点，作为目标点。

3. 寻找最近节点：从树中找到距离目标点最近的节点，将其作为当前节点。

4. 扩展树：从当前节点按照一定步长向目标点生成新节点，并检查路径是否与障碍物相交。如果路径不相交，则将新节点加入树中，并将当前节点更新为新节点。

5. 判断是否到达目标：判断当前节点是否为目标节点，如果是，则表示已经找到一条可行路径，算法结束；否则，转到步骤2，生成下一个目标点。

6. 设置最大迭代次数：如果经过一定次数的迭代后仍未找到可行路径，则算法结束。

7. 返回路径：从终点开始向根节点回溯，得到一条可行路径。

RRT算法的优点在于能够在高维、复杂环境中快速地搜索到可行路径，并且算法的可扩展性也很好，可以通过调整参数进行优化。缺点在于路径的质量不一定很高，可能存在很多弯曲或回头的情况。

rrt算法程序流程图

RRT算法程序流程图如下：

st=>start: 开始
op1=>operation: 初始化树T，将起点x0加入T
op2=>operation: 生成随机点xrand
op3=>operation: 在树T中找到距离xrand最近的节点xnear
op4=>operation: 从xnear到xrand生成一条新的路径xnew
op5=>operation: 判断路径xnew是否与障碍物相交
cond1=>condition: 是否相交？
op6=>operation: 将xnew加入树T
op7=>operation: 判断xnew是否接近终点xgoal
cond2=>condition: 是否接近终点？
e=>end: 结束

st->op1->op2->op3->op4->op5->cond1
cond1(yes)->op2
cond1(no)->op6->op7->cond2
cond2(no)->op2
cond2(yes)->e