RRT算法是全局路径规划算法还是局部路径规划算法？并详细解析RRT算法

RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种全局路径规划算法。它是一种基于树形结构的随机采样算法，主要用于解决无人车、机器人等移动设备的路径规划问题。

具体来说，RRT算法通过不断地在空间中随机采样节点并将其加入到树结构中，逐步扩展树的规模，直到找到一条从起点到终点的可行路径。在树的扩展过程中，RRT算法利用一些启发式规则，如距离度量和采样偏向方向等，来引导树的生长方向，从而增加搜索效率。

RRT算法的主要步骤如下：
1. 初始化：将起点作为树的根节点；
2. 随机采样：在空间中随机采样一个节点；
3. 查找最近邻：在树中查找距离采样节点最近的节点；
4. 扩展树：从最近邻节点出发，按照一定的策略生成新节点，并将其加入到树中；
5. 判断终止：如果新生成的节点距离终点足够近，则停止搜索；
6. 重复步骤2-5直到找到一条可行路径。

相关问题

RRT*全局路径规划算法优缺点分析

RRT*（Rapidly-exploring Random Tree Star）算法是一种经典的全局路径规划算法，它是RRT算法的改进版。相对于RRT算法，RRT*算法在全局路径规划中具有以下优点和缺点：

优点：
1. RRT*算法能够找到最优路径，即使在高维空间或非凸环境中也能够得到较好的效果。
2. RRT*算法能够自适应地扩展树的节点，使得搜索空间更加均匀，从而提高了路径规划的效率。
3. RRT*算法能够在多次迭代中对树进行优化，进一步提高了路径的质量和搜索效率。

缺点：
1. RRT*算法在实现上较为复杂，需要对树的节点进行评估和重连操作，算法的实现难度较高。
2. RRT*算法在局部最优解的情况下容易陷入困境，需要进行一定的优化操作。
3. RRT*算法对动态环境的响应较慢，需要加入一定的动态规划策略。

总的来说，RRT*算法是一种高效而有效的全局路径规划算法，能够在很多情况下得到较好的效果，但也需要根据具体情况进行优化和调整。

常见的局部路径规划算法和全局路径规划算法都有哪些

局部路径规划算法通常用于解决具体的、短程的路径寻找问题，比如在已知地图上从起点到终点的最短路径。常见的局部路径规划算法包括：

1. **A*算法**：基于启发式搜索，结合了宽度优先搜索和Dijkstra算法的优点，通过估价函数计算出最优解。
2. **Dijkstra算法**：用于求解单源最短路径，适合于确定性的图，效率较高。
3. **RRT ( Rapidly-exploring Random Trees) 算法**：随机树搜索算法，适用于高维空间和复杂环境。
4. **PRM ( Probabilistic Roadmaps) 算法**：概率 roadmap，通过构建一个连接可行区域的稠密图来规划路径。

而全局路径规划算法关注的是整个旅行路线，通常处理更大的范围和不确定性。它们常用于机器人导航等领域，例子有：

1. **D*算法**：扩展了A*算法，特别适用于实时动态环境中，如在线规划。
2. **RRT* ( RRT with Star) 算法**：结合了RRT的探索能力和A*的优化能力。
3. **采样基路径规划(Sampling-based Path Planning)**：例如Lattice Grid Planner 和 Probabilistic Roadmaps（PRM）的混合版本。