路径规划-快速搜索随机树（Rapid-exploration Random Tree）

本节介绍机器人路径规划领域的一个重要的方法，快速搜索随机树法，这种方法在机器人规划领域，尤其是高维环境（机械臂，飞行器）的规划中，占有重要的位置，是基于采样的规划方法的一种。

简介：

快速搜索随机树，就是在环境中随机撒一些点，这些点经过算法运算，最终可以连接起来，变成机器人可以运行的轨迹。 

二 算法介绍：

1.基本算法流程

2.算法介绍

x_init-->x_new---->x_rand

如图所示，为讲述方便，我们以二维环境为例。

开始：首先在环境中，我们有一个起始点，定义为Xinit, 然后我们在环境中随机撒一个点，得到点x_rand,如果x_rand不在障碍物区域，则连接起x_init和x_rand, 我们得到一条连线L,如果L整个不在障碍物里面，则沿着L,从x_init向x_rand的方向移动一定的距离，得到一个新的点，x_new,则x_init,x_new和他们之间的线段构成了一颗最简单的树.

树的扩展： 在开始的基础上，继续重复，在环境中撒点，得到无障碍物区域的点x_rand,然后在已经存在的树上找一个离x_rand最近的点x_near,连接两个点，如果这条线没有障碍物，则沿着这条线，从x_near到x_rand移动一定的距离，得到新的点，x_new, 该点被添加到已经存在的树上

规划： 重复上述过程，直到目标点（或其附近的点）被添加到树上，这时我们就可以在树上找到一条从起点到目标点的路径

三、代码资料

2018-10-29，可采用

https://github.com/zychaoqun/Implementation-of-nonholonomicRRT.git 
代码进行简要基于非完整约束的机器人RRT算法测试。