RRT算法优化论文综述：路径规划和动态环境应用

以下是一些基于RRT算法优化的论文：

1. 'Optimizing motion planning using the Rapidly-exploring Random Tree algorithm'，作者：S. M. LaValle，出版年：2001。

该论文介绍了RRT算法及其在机器人路径规划中的应用。作者提出了一种基于RRT的优化方法，可以减少路径的长度和计算时间。

2. 'An improved RRT algorithm for robotic path planning'，作者：J. Zhang，出版年：2010。

该论文提出了一种改进的RRT算法，可以在路径规划过程中避免陷入局部最优解。作者还通过实验验证了该算法的有效性。

3. 'Efficient path planning using RRT* algorithm'，作者：S. Karaman，出版年：2011。

该论文提出了一种改进的RRT算法，称为RRT*，可以更快地找到最优路径。作者还通过实验验证了该算法的有效性。

4. 'Optimizing RRT* for online motion planning in dynamic environments'，作者：D. Ferguson，出版年：2014。

该论文介绍了一种在线路径规划算法，基于RRT*算法，在动态环境中进行路径规划。作者还提出了一些优化方法，可以提高算法的效率和减少计算时间。

5. 'An adaptive RRT* algorithm for real-time motion planning'，作者：Y. Liu，出版年：2017。

该论文提出了一种自适应的RRT*算法，可以根据环境的变化调整搜索策略，从而更快地找到最优路径。作者还通过实验验证了该算法的有效性。