Algorithm RRT的随机配置生成

我正在为机器人手臂运动快速探索树木编写代码。我有两个疑问

i） 我必须使用什么距离度量来查找图中最近的节点？如果是欧几里德距离，我该如何计算它，因为机器人的每个手臂配置中都有两个连杆，我不知道在这种情况下如何计算欧几里德距离。 如果ABC是树中距离ADE最近的配置，如何查找ADE和ABC之间的距离

ii）我如何为目标生成随机配置，因为即使在5000次迭代之后，我的随机配置似乎也无法达到目标

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提前感谢。

两个旋转关节臂的距离指标

RRT对于您选择的（伪）度量非常健壮，但是如果您得到的不是特别好的东西，那么树的质量（以及因此产生的路径）将受到影响。为了获得良好的整体性能，度量函数应该是快速的，所以我一定会尝试更简单的方法，然后再进行更复杂的操作

在机器人手臂的情况下，许多指标是可能的。也许最简单的方法就是在两种配置中使用末端效应器之间的欧几里德距离。如果您正在测试规划算法，那么几乎可以肯定的是，这项工作已经开始了

如果你有一个完整的系统动力学模型，那么基于将手臂从一个配置移动到另一个配置所需能量的其他指标可能会表现得更好

基于关节处扫掠的（关节局部）角度的其他度量（可以从反向运动学解算器的路径评估中得出）可能是可以接受的，但我在实践中没有尝试过。如果您需要实现connect configurations功能，这也可能是一项有用的技术

改善收敛性

一旦度量函数正常工作，RRT就应该工作了。然而，在实践中，您几乎总是需要在目标配置附近进行过采样，以鼓励算法利用在树构建阶段的其余部分中完成的工作。最常见的方法是，以大约5%的概率对目标配置状态进行采样