基于闭合循环RRT*的路径规划算法（Python实现）

简介：
本研究提出了一种改进型RRT*算法，采用闭合循环机制优化路径规划过程，并通过Python语言实现了该算法。 基于闭环RRT的路径规划算法是一种高效的解决方案，它融合了快速探索随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）的优点。该方法的核心在于通过随机采样与构建树结构来搜索可行路径，并利用迭代优化提升路径质量。 在闭环RRT中，首先生成包含起点和终点的随机样本树结构。接着不断扩展这个树结构，将新节点连接到现有节点上，直到找到一条从起始点到达目标点的有效路线。相较于传统RRT算法，在每次新增节点时考虑目标位置是该方法的独特之处，从而能更快地发现最优路径。 这种技术的应用范围非常广泛。例如，在机器人导航中，闭环RRT*能够帮助机器人在复杂的环境中寻找最短且安全的行进路径；此外，在自动驾驶领域里，它同样可以用来规划绕过障碍物的最佳路线，增强驾驶的安全性和效率。