Bi-RRT* python

### Bi-RRT*算法简介

Bi-RRT* (Bidirectional Rapidly-exploring Random Tree Star) 是一种用于路径规划的优化算法，在复杂环境中能够找到最优或近似最优解。该方法通过双向扩展随机树来提高搜索效率并减少计算时间[^1]。

### Python 实现概述

为了实现 Bi-RRT* 算法，通常会定义如下几个核心组件：

- **节点类(Node)**：表示环境中的位置点以及其父节点指针。
- **RRTStar 类**：负责构建单向 RRT* 树，并提供重连线操作以改进现有路径质量。
- **BiRRTStar 类**：继承自 RRTStar 并增加反向生长机制，从而形成两个相向而行的 RRT* 树直到它们相遇为止。

下面是一个简化版的 Bi-RRT* 的 Python 伪代码实现:

import numpy as np
from collections import deque

class Node:
    def __init__(self, position):
        self.position = position
        self.parent = None
        
def steer(from_node, to_node, extend_dist=0.5):
    new_position = from_node.position + normalize(to_node.position - from_node.position) * min(extend_dist, dist(from_node.position, to_node.position))
    return Node(new_position)

def near_nodes(node, node_list, radius=2.0):
    return [n for n in node_list if dist(n.position, node.position) <= radius]

class RRTStar:
    def __init__(env_map, start_pos, goal_pos, expand_dis=0.5, path_resolution=0.1, max_iter=500):
        ...
        
    def plan(self):
        ...

class BiRRTStar(RRTStar):
    def __init__(self, env_map, start_pos, goal_pos, ... ):
        super().__init__(env_map, start_pos, goal_pos,... )
        self.start_tree = []
        self.goal_tree = []

    def connect_trees(self):
        while not trees_connected():
            grow_start_tree()
            if trees_connected(): break
            grow_goal_tree()

    def find_path(self):
        self.connect_trees()
        # Reconstruct the final path by tracing back through both trees.
        ...

此代码片段展示了如何创建一个基本框架来进行双端快速探索随机树星型算法(Bi-RRT*)的开发工作。实际应用中还需要考虑更多细节如碰撞检测、采样策略等。