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路径规划之RRT *算法
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- 系列文章目录
- 前言
- 一、RRT算法
- 1.起源
- 2.改进
- 2.1 重新选择父节点
- 2.2 重新布线
- 3.对比RRT
- 4.结果
前言
之前提到过RRT算法,现在简单提一下它的改进算法RRT*。
一、RRT算法
1.起源
RRT*是由Steven M. LaValle于2006年首次提出。
2.改进
之前RRT算法的流程已经提过了,说一下RRT算法做出的改进,RRT算法相比于RRT算法做了两点改进,分别是重新选择父节点和重布线。
2.1 重新选择父节点
RRT算法每次迭代都会得出一个新节点p_new,再将p_new与最近的节点相连接p_near相连接。
而RRT *算法第一个改进就是为p_new选择新的父节点(RRT算法选择的父节点就是p_near,即最近节点),而RRT *算法则是以p_new为圆心,在指定的搜索半径内找到从起点到p_new路径代价最小的点。
2.2 重新布线
在第一步改进完成后,继续在p_new的搜索范围内进行搜索,计算该范围内的节点在将p_new修改成自己的父节点后,从起点到它的路径代价是否减少,若减少则更新路径。
3.对比RRT
内容 | RRT | RRT * |
---|---|---|
实现 | 相对简单 | 相对复杂 |
收敛性 | RRT在有限时间内可以找到一条可行路径,但不一定是最优的 | 在理论上具有渐近最优的性质,即在不断迭代的过程中,生成的路径趋向于全局最优 |
适用场景 | 适用于实时路径规划问题,尤其是在高维和复杂环境中 | 更适用于强调全局最优性能的问题,即使在计算开销较高的情况下也能找到更优的路径 |