RRT融合DWA算法

RRT融合DWA算法是一种用于路径规划的算法，结合了Rapidly-exploring Random Trees (RRT) 和 Dynamic Window Approach (DWA) 两种方法。下面是对RRT融合DWA算法的介绍：

RRT算法是一种基于树结构的随机采样算法，用于解决路径规划问题。它通过在自由空间中随机采样点，并将其连接到树结构中，逐步扩展树来搜索可行路径。RRT算法具有快速收敛和适应性强的特点。

DWA算法是一种基于动态窗口的局部路径规划方法。它通过定义机器人在当前状态下的速度窗口，考虑机器人的动力学约束和环境信息，从速度窗口中选择最优速度指令，以实现安全和高效的路径跟踪。

RRT融合DWA算法将RRT和DWA两种方法结合起来，以充分利用它们各自的优势。首先，使用RRT算法进行全局路径规划，生成一棵树结构来表示可能的路径。然后，在每个时间步中，使用DWA算法在当前状态下进行局部路径规划，选择最优速度指令来跟踪全局路径。

通过将RRT和DWA相结合，RRT融合DWA算法能够在全局和局部层面上进行路径规划，既能够在复杂环境中搜索可行路径，又能够考虑机器人的动力学约束和环境信息，实现安全和高效的路径跟踪。