1 内容介绍
尽管RRT算法是一个相对高效率，同时可以较好的处理带有非完整约束的路径规划问题的算法，并且在很多方面有很大的优势，但是RRT算法并不能保证所得出的可行路径是相对优化的。因此许多关于RRT算法的改进也致力于解决路径优化的问题，RRT*算法就是其中一个。RRT*算法的主要特征是能快速的找出初始路径，之后随着采样点的增加，不断地进行优化直到找到目标点或者达到设定的最大循环次数。RRT*算法是渐进优化的，也就是随着迭代次数的增加，得出的路径是越来越优化的，而且永远不可能在有限的时间中得出最优的路径。因此换句话说，要想得出相对满意的优化路径，是需要一定的运算时间的。所以RRT*算法的收敛时间是一个比较突出的研究问题。
2 完整代码
% 该方法是概率完备且不最优的
% 两颗生长树，分别从起点和终点生长，最后生长的点互为目标点
%% preset
close all;
figure(1);
clf;
clear;
clc;
map = imbinarize(imread(RRT_reference\map2.bmp));
source = [10, 10];
goal = [490, 490];
stepLen = 20;
threshold = 20;
maxFailCnt = 10000;
display = true;
RRTreeSource = double([source, -1])
