RRT算法详解：N维RRT与RRT*（RRT-Star）

简介：
本文深入探讨了RRT及其改进版RRT*算法，在多维度空间中的路径规划原理、应用及优化策略。适合对机器人学和自动控制感兴趣的读者阅读。 基于 RRT 的算法集合可扩展到 n 维空间：RRT、RRT*（即 RRT-star）、双向 RRT* 和延迟缩短的惯用 RRT*。RRT 连接利用技术避免了逐点碰撞检查和距离计算，从而提高了性能。 使用要求包括定义一个 n 维搜索空间以及该空间内的障碍物。在进行测试以确定目标位置是否可达之前，需要指定起始位置、目标位置及迭代次数，并设置最大总体迭代次数。边界应通过如下形式的列表来表示搜索空间：[(x_min, x_max), (y_min, y_max), ...]。 开始和结束点由元组（例如(x, y,...)）定义；障碍物则以与轴对齐或非轴对齐的方式用一系列坐标范围（超矩形）表示，如(x_lower, y_lower, ..., x_upper, y_upper)。对于非轴对齐的形状或其他类型的障碍物，需要更新碰撞检查和障碍检测函数。 分辨率设置包括边长 q 和沿边缘采样时使用的离散长度 r 的值。较高的数值意味着更高的精度但可能增加计算时间。