rrt*算法与rrt算法比较

RRT (Rapidly-exploring Random Tree) 算法是一种基于树形结构的路径规划算法，用于解决非完整和高维空间中的运动规划问题。它通过在环境中随机采样并逐渐扩展树，从而生成路径。

RRT* 算法是 RRT 算法的改进版本，它在保留 RRT 算法的优势的同时，进一步优化了路径的质量和搜索效率。RRT* 算法在每次扩展树时，会选择距离当前节点最近的节点，并尝试通过优化路径来连接这两个节点。

下面是 RRT* 算法与 RRT 算法的比较：

1. RRT* 算法可以生成更优质的路径，因为它会优化路径，使得路径更加平滑，避免了 RRT 算法中路径会因为随机采样而产生的折线形状。

2. RRT* 算法的搜索效率更高，因为它会通过对生成的树进行优化，减少了搜索空间。而 RRT 算法则是通过简单的随机采样来扩展树，搜索效率相对较低。

3. RRT* 算法相对于 RRT 算法而言，需要更多的计算资源和时间，因为它需要对生成的树进行优化，并且在每次扩展时需要计算最优路径。而 RRT 算法则是通过简单的随机采样来扩展树，计算资源和时间消耗相对较少。

总之，RRT* 算法相对于 RRT 算法而言，具有更好的路径质量和搜索效率，但需要更多的计算资源和时间。选择哪种算法取决于具体的应用场景和需求。