다른 방법을 권장합니다. 빠르게 탐색하는 임의 트리 (RRT) . 한 가지 멋진 점은 모서리를 돌거나 모든 방향으로 폭발 할 수 있다는 것입니다.
알고리즘은 정말 기본입니다 :
// Returns a random tree containing the start and the goal.
// Grows the tree for a maximum number of iterations.
Tree RRT(Node start, Node goal, int maxIters)
{
// Initialize a tree with a root as the start node.
Tree t = new Tree();
t.Root = start;
bool reachedGoal = false;
int iter = 0;
// Keep growing the tree until it contains the goal and we've
// grown for the required number of iterations.
while (!reachedGoal || iter < maxIters)
{
// Get a random node somewhere near the goal
Node random = RandomSample(goal);
// Get the closest node in the tree to the sample.
Node closest = t.GetClosestNode(random);
// Create a new node between the closest node and the sample.
Node extension = ExtendToward(closest, random);
// If we managed to create a new node, add it to the tree.
if (extension)
{
closest.AddChild(extension);
// If we haven't yet reached the goal, and the new node
// is very near the goal, add the goal to the tree.
if(!reachedGoal && extension.IsNear(goal))
{
extension.AddChild(goal);
reachedGoal = true;
}
}
iter++;
}
return t;
}
RandomSample및 ExtendToward기능 을 수정하면 매우 다른 트리를 얻을 수 있습니다. 경우 RandomSample단지 균일하게 샘플 모든 곳에서, 나무는 모든 방향으로 균일하게 성장할 것입니다. 목표를 향해 편향되면 나무는 목표를 향해 자라는 경향이 있습니다. 항상 목표를 샘플링하면 시작부터 목표까지 직선이됩니다.
ExtendToward나무에 흥미로운 일을 할 수 있습니다. 우선, 벽과 같은 장애물이있는 경우 벽 과 충돌하는 확장을 거부 하여 나무가 그 주변 에서 자라는 것을 얻을 수 있습니다 .
목표를 향해 샘플링을 바이어스하지 않을 때의 모습입니다.
(출처 : uiuc.edu )
그리고 여기 벽이있는 모습이 있습니다.
RRT가 완료되면 몇 가지 멋진 속성 :
- RRT는 절대 교차하지 않습니다
- RRT는 결국 작고 작은 가지로 전체 공간을 덮을 것입니다
- 시작부터 목표까지의 경로는 완전히 임의적이며 이상 할 수 있습니다.
