RRT star 算法
时间: 2023-09-13 21:12:17 浏览: 48
RRT* (Rapidly-exploring Random Tree star) 算法是一种用于规划机器人路径的算法,它是 RRT 算法的改进版。与 RRT 不同的是,RRT* 能够在有限时间内找到最优路径,并且具有一定的鲁棒性。RRT* 算法的基本思想是在配置空间中,随机地生成一些点,并将它们连接起来形成一棵树。在生成树的过程中,算法会不断更新每个节点的代价和父节点,直到找到到达目标点的最优路径。
RRT* 算法的优点是能够在高维空间中进行路径规划,并且不需要事先知道起点和终点之间的任何信息,因此具有很好的鲁棒性。缺点是由于要不断更新每个节点的代价和父节点,相对于 RRT 算法,计算量要大一些。
RRT* 算法可以应用于许多领域,如机器人路径规划、无人驾驶、游戏设计等。
相关问题
informed RRT star算法
Informed RRT* (Rapidly-exploring Random Tree star) algorithm is an extension of the RRT* algorithm used in robotics and motion planning. Informed RRT* uses an informed sampling strategy to bias the tree growth towards the goal region, making it more efficient than RRT* in terms of computational complexity.
The informed sampling strategy involves computing a heuristic function that estimates the distance from a given point to the goal region. This function is used to bias the sampling of new points towards the goal region, so that the tree grows more quickly in the direction of the goal.
In addition, Informed RRT* uses a technique called "rewiring" to improve the connectivity of the tree. This involves identifying nodes that are no longer useful for connecting the tree to the goal region, and replacing them with new nodes that provide better connectivity.
Overall, Informed RRT* is a powerful algorithm for motion planning in complex environments, and has been successfully applied in a wide range of robotic applications.
rrt star路径规划算法
RRT* Star路径规划算法是一种快速高效的路径规划算法,它可以在复杂的环境中搜索最优路径。该算法的主要思想是基于Rapidly-Exploring Random Trees (RRT)路径构建算法的改进版本。相对于基本的RRT算法,RRT* Star算法通过引入代价函数来实现路径优化,从而降低路径的总成本。
RRT* Star算法主要分为两个步骤。首先,在随机点之间建立RRT树。这里的随机点是在空间中随机选择的,不断把它们插入到树的节点中,形成一个无向树。第二个步骤是通过计算每个节点的代价函数来计算最优路径。这个代价函数考虑了起点到目标点的距离、路径长度以及其他两个节点之间的代价。通过递归地从目标向起点回溯,可以得到最优路径。
RRT* Star算法的优点在于它可以在高维空间中工作、处理非凸障碍物以及无法精确模拟的物理系统。此外,RRT* Star算法可以自适应地调整搜索空间大小,使其可以处理任何规模的问题。同时,在相同的计算时间内,RRT* Star算法可以找到比基本RRT算法更优的路径。