原理

相比于最原始的 RRT 算法的一些缺點，提出的一種改進的 RRT 算法

    為了加快隨機樹到達目標(biāo)點的速度，簡單的改進方法是：在隨機樹每次的生長過程中，根據(jù)隨機概率（0.0 到 1.0 的隨機值 p）來選擇生長方向是目標(biāo)點還是隨機點。2001 年，LaValle在采樣策略方面引入 RRT GoalBias 與 RRT GoalZoom，RRT GoalBias 方法中，規(guī)劃器隨機采樣的同時,以一定概率向最終目標(biāo)運動；RRTGoalZoom 方法中，規(guī)劃器分別在整個空間和目標(biāo)點周圍的空間進行采樣。

    和普通RRT的區(qū)別僅在于隨機撒點的時候有區(qū)別，這個p越大，算法越快，但對于復(fù)雜地形，可能會陷入局部極小處，反而變慢。一般取p=0.1

程序示例

參考

Rapidly-Exploring Random Trees: A New Tool for Path Planning