Rrt算法与rrt星算法对比

RRT ( Rapidly-exploring Random Tree) 算法和 RRT* ( RRT-Star) 算法都是用于解决路径规划问题的随机采样树搜索方法，它们的主要区别在于优化目标和扩展机制：

1. **基本原理**：
- RRT: 基本上是一个边增长的过程，从起点随机生成新的节点并连接到已知的节点，形成一棵树结构，最终找到一条可达路径。

- RRT*: 在 RRT 的基础上引入了回溯搜索，通过广度优先搜索的方式不断改进路径，力求达到全局最优。

2. **优化程度**：
- RRT: 通常能找到一个接近全局最优的解，但不是绝对的全局最优，因为它依赖于初始条件和随机性。

- RRT*：通过迭代地改进路径，理论上能保证找到全局最优解，但计算开销更大。

3. **计算效率**：
- RRT: 适合实时路径规划，因为它的时间复杂度相对较低，对内存需求较小。

- RRT*：虽然能找到更优解，但在处理复杂环境和大规模搜索时，可能会比 RRT 慢得多。

4. **应用场景**：
- RRT 更适用于实时场景或复杂环境中对速度有较高要求的规划，如无人机或机器人导航。

- RRT* 则更适合那些对路径质量要求更高的领域，如精密机械臂或精准定位。