rrt与人工势场法的融合

RRT（Rapidly-exploring Random Tree）和人工势场法都是常见的路径规划算法。RRT是一种基于树结构的随机采样搜索算法，适用于高维空间的非确定性问题。人工势场法则是一种适用于机器人避障问题的方法，它通过建立一个虚拟的势场模型来引导机器人避开障碍物。

将RRT和人工势场法进行融合，可以得到一种更加高效的路径规划方法。具体来说，可以通过以下步骤实现：

1. 在RRT算法中，将势场作为一个额外的约束条件加入到搜索过程中。这可以通过在采样随机点时，将势场作为一个权重因子加入到采样分布中来实现。

2. 在人工势场法中，使用RRT生成的树结构来指导路径规划。具体来说，可以将RRT树上的节点作为势场模型中的目标点，将机器人与障碍物之间的势能作为障碍物的势场，并使用人工势场法进行路径规划。

3. 在搜索过程中，可以通过使用启发式函数来加速搜索过程。一种常见的启发式函数是使用势场的梯度来计算机器人到目标点的距离，并将其作为启发式函数的值。

通过这种方法，可以充分利用RRT的快速搜索能力和人工势场法的避障能力，得到一种高效的路径规划算法。