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区域RL-RRT：融合碰撞概率与区域连通性的RL-RRT路径规划
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Zonal RL-RRT算法结合kd树分区与Q学习，解决了高维空间路径规划中的时间效率与成功率平衡问题。在森林状地图中，该算法的路径规划效率是基本采样方法的3倍，且在多种环境中优于基于启发式方法1.5倍。
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关键要点
- Zonal RL-RRT算法结合kd树分区与Q学习，解决高维空间路径规划中的时间效率与成功率平衡问题。
- 该算法在森林状地图中的路径规划效率是基本采样方法的3倍。
- 在多种环境中，该算法的表现优于基于启发式方法1.5倍。
- 该方法展示了在不同环境中灵活适应的潜力。
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