在机器人路径规划领域，RRT（Rapidly-exploring Random Tree）是一种非常重要的算法 🌳。简单来说，RRT是一种通过随机采样来构建树状结构的算法，旨在寻找从起点到终点的最优路径。它特别适合处理复杂环境中的动态路径规划问题。

首先，RRT的核心思想是通过随机选择目标空间内的点，并尝试向这些点扩展树的分支。当遇到障碍物时，算法会自动绕过障碍继续生长树状结构，直到找到可行路径为止。这种随机扩展的方式使得RRT能够快速探索未知或复杂的环境地形 🚶‍♂️。

其次，RRT具有实时性和适应性强的特点，即使是在高维度空间中也能有效工作。然而，由于其随机性，生成的路径可能不是最短的，但足以满足许多实际应用的需求 📈。

最后，RRT的实现依赖于高效的邻近搜索机制和碰撞检测技术，这保证了算法能够在合理时间内完成任务。无论是自动驾驶还是无人机导航，RRT都展现出了强大的潜力！🚀

机器人 路径规划 RRT