本研究提出了一种结合随机森林算法与RRT（Rapidly-exploring Random Tree）方法的新型全局路径规划技术，有效提升了机器人在复杂环境中的导航能力和路径优化效率。
RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种用于机器人路径规划的随机搜索方法，在高维度环境中的复杂问题上尤其有效。该算法通过构建一棵随机扩展的树来探索可行的解决方案空间，从而寻找从起点到目标点的最优或近似最优路径。在ROS（Robot Operating System）系统中，RRT算法被广泛应用于全局路径规划以解决机器人在未知环境下的导航挑战。
虽然“随机森林”通常指机器学习中的分类和回归任务的一种方法，但在与RRT相关的上下文中，“随机森林”可能指的是通过组合多个独立的RRT实例形成一个树群结构。每个单独的实例代表一棵不同的随机树，以此来提高路径规划过程中的效率及鲁棒性。这种多树策略有助于减少局部最优解陷阱，并增加找到全局最佳解决方案的概率。
在ROS环境中，名为“RRT-Plugin-master”的插件源代码仓库提供了用于执行全局路径规划任务的RRT实现方法。开发者可以编译并将其集成到自己的ROS项目中以替代默认的全局路径规划包。这个插件可能具备以下功能：
1. **随机采样**：在环境中随机选择位置来扩展树，确保整个空间能够被快速探索。
2. **接近策略**：当新采样的点距离现有节点较近时，会选择最近的一个进行连接以优化生成的路径质量。
3. **障碍物避免**：在构建过程中考虑环境中的障碍物情况，保证产生的路线不会与任何物体发生碰撞。
4. **路径优化**：找到一条从起点到目标点的有效路径后，可能还会通过平滑等方法进一步提高该路径的质量。
5. **多树结构**：利用多个RRT实例来从不同角度探索环境空间，增加发现最优解的可能性。
6. **可配置参数**：插件提供了多种可以调整的设置选项，如扩展速度、采样密度和接近阈值等，以适应不同的应用场景需求。
使用“RRT-Plugin-master”，开发者可以根据特定机器人硬件及工作环境的需求进行自定义配置，实现更加高效且精确的全局路径规划。结合ROS系统的其他组件（例如传感器数据处理、定位以及控制模块），可以构建出一套完整的自主导航系统。
5星
