(未寫完)
簡單的總結一下這個**的創新點：
以下是從原文中摘錄的一些內容：
矩形邊界框表示障礙區域。如果障礙區域彼此重疊，則選擇包含這些障礙物的較大邊界框作為障礙區域，並且這些障礙物被視為整體以避免產生狹窄區域。
矩形區域用網格離散化，樣本位於每個網格節點上。這個過程可以看作是一種確定的抽樣方式。然後執行精確的碰撞檢測以識別障礙物內的樣本，並且這些樣本被稱為障礙物節點並且不與任何節點連線。網格邊界上的樣本稱為邊界節點，它們可以與位於無障礙空間的樣本連線（可以與隨機樹上的點進行連線），將網格節點新增到節點樹並優化網格的節點連線。其餘的網格節點稱為通用節點，它們只能與網格上的其他節點連線（只能與位於障礙物區域的點連線）。
將障礙區域附近的碰撞檢測簡化為線與矩形之間的碰撞檢測，這樣使得處理複雜幾何障礙物的碰撞檢測變得簡單。
新的角點檢測：節點a和b的附近區域以半徑為r的虛線圓圈表示，a的附近區域不覆蓋矩形的任何角，因此不需要進行碰撞檢測。節點b的附近區域覆蓋乙個角，節點b和c之間的線（以紅色顯示）與障礙物區域碰撞。
3.2 路徑規劃
一旦識別出障礙區域，我們就可以使用網格節點來避開特定障礙物並在障礙物周圍生成路徑並規劃整個空間中的最佳路徑。 gb-rrt的主迴圈在演算法2中示出。本質上，該演算法包含兩個主要部分：取樣優化和網格搜尋策略。
畫紅線的部分為改進的部分。
最初，障礙區域中的網格節點是未連線的，不能新增到節點樹t中。每個網格節點的成本是無限大的，障礙區域被標記為needupdate。
首先，取樣節點的建立方式與rrt相同。在每次迭代中，在空間中隨機取樣乙個點qrand。
然後，找到節點樹中離qrand最近的節點qnearest，並通過從最接近qrand的qnearest擴充套件步驟來生成新節點（第3-5行）。
為了快速確定qnew是否無障礙，獲得qnew的最近邊界節點qboundary和最近的障礙區域gnearest（第6-7行）。如果qnew不在最近的障礙區域內，則將其新增到該空間;否則，放棄該點。
其次，如果新節點qnew是無障礙的，則查詢qnew的鄰居節點集znear，其半徑r與rrt相同（第9行）。
為了加速碰撞檢測，通過查詢qnew的半徑r內的障礙物區域的角來篩選需要碰撞檢測的區域。如果qnew附近區域內沒有角，則意味著qnew附近區域中的節點連線與障礙區域之間不可能發生衝突，因為qnew的所有相鄰節點都在矩形的同一側;否則，這意味著可能發生碰撞。（請看上面的角點檢測那張圖）
個人的反思
快速排序，是為了解決什麼問題呢，暫時我無法對排序這一類問題作出乙個比較不錯的總結，事實上我的大腦現在有點亂，無論是過程向的，還是物件向的，光是c 語言已經讓我現在的大腦有些接受不住了。我們是在使用工具，當工具為人所用，將產生巨大效果。雖然我不知道別人考慮沒考慮過，但我的大腦現在是不大能理解乙個問題，...
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