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RRT与PRM采样算法概述
资料介绍
路径规划是机器人学、自动驾驶等领域的核心问题，旨在为智能体寻找一条从起点到终点的无碰撞路径。采样算法作为一类重要的路径规划方法，通过在配置空间中随机采样点并构建连接关系来实现路径搜索，具有对高维空间的适应性和较强的鲁棒性。本文主要概述两种经典的采样算法：快速探索随机树（RRT）和概率路标图（PRM）。
一、快速探索随机树（RRT）
1.1 基本原理
RRT（Rapidly Exploring Random Tree）算法由LaValle于1998年提出，其核心思想是通过随机采样逐步构建一棵以起点为根的搜索树，使树在配置空间中快速扩展，最终到达目标点。算法通过不断向随机生成的目标点延伸树枝，并对延伸过程中的碰撞进行检测，从而实现对未知环境的探索。
1.2 算法流程
RRT的基本步骤如下：
· 初始化：以起点为根节点建立搜索树。
· 随机采样：在配置空间中随机生成一个采样点。
· 最近邻查找：在搜索树中找到距离采样点最近的节点。
· 节点延伸：从最近邻节点向采样点方向延伸固定步长，生成新节点。
· 碰撞检测：检查新节点与障碍物是否碰撞，若无碰撞则将新节点加入搜索树。
· 目标检查：若新节点接近目标点且路径无碰撞，则算法结束。
· 重复迭代：循环执行采样、延伸等步骤，直至找到路径或达到最大迭代次数。
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