RRT

综合医疗应用程序

连接患者与救护车运输公司和医院的应用程序

最新版本1.0.8的新增功能

最后更新于2024 年 7 月 5 日

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RRT 是一种用于在高维配置空间中规划路径的概率路线图方法。它是一种基于采样的算法，增量构建从起始配置到目标配置的路径树。该树是通过在配置空间中重复选择随机配置并向该配置扩展树来构建的。扩展是通过在树中找到距离随机配置最近的顶点，然后沿着直线向随机配置扩展树来执行的。

与其他路径规划方法相比，RRT 有几个优点。首先，它是一个易于实现的简单算法。其次，它是高效的，可以用来规划高维配置空间中的路径。第三，它是概率性的，这意味着即使在没有确定性路径的情况下它也可以找到路径。

RRT 已用于解决各种路径规划问题，包括：

* 机器人运动规划

* 自动驾驶车辆的路径规划

* 飞机路径规划

* 水下航行器路径规划

RRT 是路径规划的强大工具，它已被用来解决各种各样的问题。这是一种实现简单、高效且具有概率性的算法。这些优点使得 RRT 成为解决高维配置空间中路径规划问题的良好选择。

算法

RRT算法如下：

1. 使用启动配置初始化树。

2. 未达到目标配置时：

1. 在配置空间中选择一个随机配置。

2. 在树中找到距离随机配置最近的顶点。

3. 沿着直线向随机配置延伸树。

3. 返回从起始配置到目标配置的路径。

变化

RRT 算法有多种变体，包括：

* RRT*（具有最佳路径的 RRT）：RRT 的这种变体使用启发式方法来选择下一个配置来扩展树。这种启发式方法有助于找到比原始 RRT 算法更短的路径。

* RRT-Connect：RRT 的这种变体连接两棵树，一棵从起始配置开始，一棵从目标配置开始。此变体用于在没有确定性路径的情况下查找路径。

* RRT-X：RRT 的这种变体旨在寻找高维配置空间中的路径。它使用不同的方法来选择下一个配置以将树扩展到。

应用领域

RRT 已用于解决各种路径规划问题，包括：

* 机器人运动规划：RRT 已用于规划机器人在各种环境中的路径，包括工厂、仓库和家庭。

* 自动驾驶汽车的路径规划：RRT已被用于规划自动驾驶汽车在各种环境中的路径，包括道路、高速公路和停车场。

* 飞机路径规划：RRT 已用于规划飞机在各种环境下的路径，包括机场、空域和山区。

* 水下航行器的路径规划：RRT已被用于规划水下航行器在各种环境中的路径，包括海洋、湖泊和河流。

RRT 是路径规划的强大工具，它已被用来解决各种各样的问题。这是一种实现简单、高效且具有概率性的算法。这些优点使得 RRT 成为解决高维配置空间中路径规划问题的良好选择。