RRT算法的演化历史

RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于随机采样的空间填充树构建方法，最初由美国卡内基梅隆大学的Michael L. LaValle教授及其团队在20世纪90年代初提出。以下是RRT算法的发展简史：

1. **原始RRT算法**（Rapidly-exploring Random Trees，1996年）：这是RRT算法的第一版，旨在解决高维空间中的路径规划问题。它通过不断在目标空间中随机选取点，并尝试沿着连接这些点的一系列随机方向生长树状结构，以此来寻找一条通向目标的路径。

2. **改进的RRT**（Informed RRT，1998年）：为了提高效率，研究人员引入了启发式信息，使得算法倾向于选择那些靠近目标的随机样本点，从而加速路径发现的过程。

3. **概率RRT**（Probabilistic Roadmap，PRM，1996年）：虽然PRM不是RRT的直接进化，但它是早期的一种相似方法，两者都是基于随机采样构建路径的概率图。

4. **RRT*（Rapidly-exploring Randomized Trees Star，2001年）**：这是对原RRT的一个重要增强，引入了优化搜索策略，通过回溯并修改已经存在的树结构，找到全局最优解，而不是仅限于可行的近似路径。

5. **Adaptive Sampling-based Planning (AS-RRT)**：随着需求的变化，研究者开始发展自适应版本的RRT，如调整采样率和探索范围，使其更具灵活性和适应性。

6. **高级RRT变体**：近年来，出现了许多基于RRT的衍生算法，如RRT Connect、RRT-Connect*、Kinodynamic RRT等，这些算法针对特定的应用场景进行了优化，比如连续轨迹跟踪和约束条件下的路径规划。

RRT家族算法因其高效性和简单性，在机器人路径规划等领域得到了广泛应用。