融合A*算法改进RRT算法的路径规划代码仿真：全局路径规划 - RRT算法原理
# 融合A*改进RRT算法的路径规划代码仿真探索
在路径规划领域，RRT（快速随机树算法，Rapid Random Tree）可谓是一颗耀眼的“明星”算法。它由L
aValle在1998年首次提出，是一种极为高效的路径规划算法，主要应用于全局路径规划。
## RRT算法原理剖析
RRT算法就像是在一片未知的空间中，从一个起始点开始，像种树一样，不断长出新的“树枝”（叶节
点），直到触碰到目标点。
### 初始化随机树
```python
class Node:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
self.parent = None
def rrt_init(start_x, start_y):
start_node = Node(start_x, start_y)
tree = [start_node]
return tree
```
上述代码定义了一个`Node`类来表示树中的节点，每个节点包含其坐标`x`、`y`以及父节点信息。`
rrt_init`函数则以环境中的起点作为随机树搜索的起点，此时树中仅包含这个根节点。
### 在环境中随机采样
```python
import random
def sample_env(obstacles):
while True:
sample_x = random.uniform(0, 100) # 假设环境范围是0 - 100
sample_y = random.uniform(0, 100)
sample_point = Node(sample_x, sample_y)
