7.2.4 RRT_Connect 算法
RRT-Connect 算法是 RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法的一种变体，用于解决路径规划问题。与标准的 RRT 算法不同，RRT-Connect 算法旨在通过两个相互连接的 RRT 树来更快地找到起始点和目标点之间的路径。
上述的RRT 每次搜索都只有从初始状态点生长的快速扩展随机树来搜索整个状态空间，如果从初始状态点和目标状态点同时生长两棵快速扩展随机树来搜索状态空间，效率会更高。为此，在 2000 年由 LaValle 教授和日本东京大学的 Kuffner 教授联合提出了基于双向扩展平衡的连结型双树RRT 算法，即RRT_Connect 算法。
RRT-Connect 算法的基本思想是从起始点和目标点分别开始，在两个树之间进行交替的扩展，直到两个树连接在一起或达到最大迭代次数。算法会在两个树中选择一个目标点，然后利用 RRT 的基本扩展过程来不断扩展树，直到找到连接起始点和目标点的路径为止。
RRT-Connect 算法的优点如下所示：
- 较快地找到路径：通过同时从起始点和目标点开始扩展树，可以更快地找到连接两点的路径。
- 避免局部最优：由于使用了两个相互连接的树，可以避免陷入局部最优解。
RRT-Connect 算法在机器人路径规划和运动规划等领域得到了广泛的应用，特别是在需要快速找到路径且避免局部最优的情况下。
RRT-Connect 算法与原始 RRT 相比，在目标点区域建立第二棵树进行扩展。每一次迭代中，开始步骤与原始的 RRT 算法一样，都是采样随机点然后进行扩展。然后扩展完第一棵树的新节点
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