lazy rrt 与rrt的区别

Lazy RRT（Lazy Rapidly-exploring Random Trees）和RRT（Rapidly-exploring Random Trees）都是用于路径规划的算法，它们的最大区别在于探索节点的方式。

RRT算法是一种基于树型结构的随机探索算法，通过随机探索树形空间来寻找目标点，通过不断扩展当前树的节点数，最终找到到达目标的路径。在RRT算法中，每一次对随机点的采样和对树的扩展都必须完成，以便更新树的拓扑结构。这种方法处在一定范围内也无可厚非，但是在计算次数增多时，其效率会出现比较大的瓶颈。

而Lazy RRT算法则大幅度提高了效率。和传统RRT算法不同的是，Lazy RRT算法并不是直接利用扩展部分的节点求出目标，而是将初始节点和目标节点作为终点，在搜索过程中，仅仅生成这些节点之间的路径而不将其展开。如果发生了碰撞，就会加入到树的终点。每当一次切换发生，树的根会被更改，默认情况下根会更改为上一次接近目标的节点。

相比较于基本的RRT算法，Lazy RRT相对而言，计算量、时间成本以及越过高阈值难度层级的概率都会相应降低。然而，Lazy RRT也存在着无法实现全局搜索的缺陷。因为无法在一开始就生成最短的路径，只有在探索完成后才知道完整的路径，所以算法在寻优的过程中需要更新树结构，最后得出较优解可能偏差较大。