RRT算法是一种单查询 (single-query)算法，目标是 尽可能快的找到一条从起点到终点的可行路径。 它的搜索过程类似于一棵树不断生长、向四周扩散的过程，它以起点作为根节点构建一棵搜索树T。

2023年1月5日 · RRT*算法的主要特征是能快速的找出初始路径，之后随着采样点的增加，不断地进行优化直到找到目标点或者达到设定的最大循环次数。 RRT*算法是渐进优化的，也就是随着迭代次数的增加，得出的路径是越来越优化的，而且永远不可能在有限的时间中得出最优的路径。 因此换句话说，要想得出相对满意的优化路径，是需要一定的运算时间的。 所以RRT*算法的收敛时间是一个比较突出的研究问题。 但不可否认的是，RRT*算法计算出的路径的代价相比RRT来 …

本文详细介绍了RRT（快速随机探索树）及其基本步骤，以及RRT*算法的改进，包括重写和随机重连，以提升路径优化效果。 通过实例演示了如何在Python中实现这两种算法，帮助读者理解在路径规划中如何寻求最优解。

RRT* 算法的核心在于两个过程：重新选择父节点和重布线。 这两个过程相辅相成，重新选择父节点使新生成的节点路径代价尽可能小，重布线使得生成新节点后的随机树减少冗余通路，减小路径代价。

2023年6月30日 · RRT*（Rapidly-exploring Random Tree Star）算法是RRT算法的改进版本，它通过引入 重新连接 和 优化 步骤，提高了 路径规划 的质量和效率。 下面是对RRT*算法的详细描述： a. 随机采样：在环境空间中随机采样一个点x_rand. b. 扩展树：从树T中找到最近的节点x_near，以x_near为起点，在方向上延伸一定的距离，得到新的节点x_new. d. 寻找最优连接：在树T中找到与x_new最近的节点x_min，并计算从x_min到x_new的代价cost (x_min, x_new) e.

2024年8月4日 · RRT-Connect算法在RRT的基础上引入了双树扩展环节，分别以起点和目标点为根节点同时扩展随机树从而实现对状态空间的快速搜索。 让两颗树同时对一个采样点进行拓展，加快了两棵树建立连接的速度。 当两棵树链接成功时即为找到路径。 24.指的是两棵树谁的点少就先拓展谁. 可以看到，算法快速收敛，并且减少了大量的冗余计算。 【推荐】100%开源！ 大型工业跨平台软件C++源码提供，建模，组态！ 【推荐】还在用 ECharts 开发大屏？ 试试这款永久免 …

2024年10月12日 · RRT（Rapidly-exploring Random Tree，快速随机扩展树）是一种用于解决运动规划问题的采样 算法。 它通过随机采样的方式，逐步构建一棵树，直到找到一条从起始状态到目标状态的路径。

RRT是Steven M. LaValle和James J. Kuffner Jr.提出的一种通过随机构建Space Filling Tree实现对非凸高维空间快速搜索的算法。 该算法可以很容易的处理包含障碍物和差分运动约束的场景，因而广泛的被应用在各种机器…

2023年2月27日 · 首先会在空间中随机产生一个样本点，然后在树中寻找一个距离该样本点最近的树节点，然后以树节点和样本点连成直线，根据自己设定的步长，在这条直线的方向产生一个新的树节点，并且把刚才的树节点设置为新节点的父节点。 循环遍历，直至新产生的节点距离目标点的位置小于阈值，即找到了可行路径。 产生的效果如下图： 1.在经典RRT中为了提高路径生成速度，我们往往会有概率的产生一个偏向目标节点的随机点，这样会引导树的生长方向。 但需要 …

2025年2月12日 · 这是路径搜索算法的第二篇，上一篇讲了 广度优先，深度优先，Dijkstra、A*、D*，本篇讲述另外两种常见路径搜索算法：RRT，RRT*。 本篇尽量用简单的文字描述，帮助大家理解RRT和RRT*的原理。 Dijkstra、A*、D*可以说都是 广度优先搜索算法 的变种。 A*等一系列的算法就是从起点开始，从内到外一圈一圈的扫描，直到扫描到终点为止，然后加上一些权重，一些成本之类的，让其有个大概的方向。 而RRT则是一套全新的搜索算法，它向外探索的行驶， …