摘要
路径规划是机器人、无人驾驶等领域的核心问题之一，其目标是在复杂环境中找到一条从起点到终点的无碰撞、最优或次优路径。
RRT算法作为一种高效的路径规划算法，近年来受到了广泛关注。
本文首先介绍了路径规划和RRT算法的基本概念，然后重点综述了RRT算法的改进策略，包括基于目标偏向的采样策略、基于启发式函数的搜索策略以及基于碰撞检测优化的路径优化策略等。
此外，本文还分析了RRT算法在不同应用场景下的性能表现，并总结了其优缺点。
最后，对RRT算法未来的研究方向进行了展望。
关键词：路径规划；RRT算法；采样策略；启发式函数；碰撞检测
1.1路径规划路径规划是机器人、无人驾驶、游戏设计等领域的核心问题之一。
其目标是在具有障碍物的环境中找到一条从起点到终点的可行路径，并满足一定的性能指标，如路径长度最短、时间最短、能耗最低等。
路径规划算法可以分为全局路径规划和局部路径规划两类。
全局路径规划需要预先知道环境的完整信息，例如地图数据，而局部路径规划只需要知道机器人周围的环境信息，例如传感器数据。
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