a* d* rrt 的原理

A*、D*和RRT都是基于搜索算法的路径规划算法。

A*算法是一种启发式搜索算法，它通过估计从起点到终点的距离来选择下一个扩展的节点，以此找到最短路径。A*算法需要一个启发函数来估计每个节点到终点的距离，常用的启发函数有曼哈顿距离和欧几里得距离。A*算法在路径规划中应用广泛，但是对于复杂环境的路径规划，它可能会出现局部最优解的问题。

D*算法是一种增量式路径规划算法，它可以动态更新机器人的路径。D*算法通过维护一个代价地图来更新机器人的路径，当代价地图发生变化时，D*算法可以在不重新规划整个路径的情况下，快速更新机器人的路径。D*算法的优点是可以实时响应环境变化，但是其实现比较复杂。

RRT算法是一种随机采样路径规划算法，它通过随机采样机器人的下一个目标点来生成一棵树形结构，从而找到机器人的路径。RRT算法在机器人路径规划中应用广泛，尤其是对于高维度的空间和复杂的障碍物环境，RRT算法具有很好的效果。RRT算法的优点是可以在高维度的空间中找到可行解，但是其缺点是可能会出现局部最优解的问题。

总之，A*、D*和RRT都是基于搜索算法的路径规划算法，它们各有优缺点，应根据具体的应用场景选择合适的算法。