rrt continuous-master rrt discrete-master

RRT Continuous-Master和RRT Discrete-Master是两种基于探索性增长树（Rapidly-Exploring Random Tree，简称RRT）算法的变种。

RRT Continuous-Master算法是在连续状态空间中应用的一种路径规划算法。它通过随机采样和连续状态转换来生成增长树，从而搜索并找到从起始点到目标点的最优路径。在连续状态空间中，它可以适用于机器人运动规划、自动驾驶等应用领域。RRT Continuous-Master算法具有较快的执行速度和较好的路径规划性能，但对于复杂的环境和非线性系统，可能存在计算复杂度较高的问题。

RRT Discrete-Master算法则是针对离散状态空间中的路径规划问题而设计的变种。它通过离散状态转换的方式进行增长树的生成，使每个状态都对应于一个离散的节点。RRT Discrete-Master算法通常应用于计算机游戏、智能体路径规划等领域，其主要优点是简化了状态空间的表示和搜索过程，减少了计算复杂度。然而，由于是在离散状态空间中操作，所以在某些情况下可能无法获得最优路径。

总的来说，RRT Continuous-Master和RRT Discrete-Master都是根据具体问题的状态空间特点来选择适用的路径规划算法。前者适用于连续状态空间，具有较好的执行速度和性能；而后者适用于离散状态空间，计算复杂度较低。