融合rrt和apf算法

融合RRT和APF算法是一种常用的机器人路径规划方法。该方法结合了随机采样和人工势场的思想，以实现高效而安全的路径规划。

具体步骤如下：
1. 首先，使用RRT算法生成一棵生长树。RRT算法是一种基于随机采样的搜索算法，通过在自由空间中随机采样点来构建一棵树。根据采样点与树上已有节点之间的距离，选择最近的节点作为新节点的父节点，并在两者之间生成一条边。
2. 然后，在生成的生长树中，根据APF算法的思想为每个节点计算一个人工势场值。人工势场是一种基于节点与障碍物之间的距离计算得到的值，用于描述节点的避障情况。根据节点的人工势场值，选择最佳的父节点，使得新节点生成的方向更加合理，降低路径成本。
3. 接下来，使用优化算法对生成的路径进行平滑处理。常用的方法是采用三次样条插值算法，对路径进行优化，以获得最佳的轨迹。
4. 最后，根据需要，可以对算法进行改进和优化，例如改进APF-RRT算法中的人工势场计算方法或路径生成策略，以提高算法的性能和效果。