当RRT用于没有解决方案的配置空间时会发生什么？

当RRT（Rapidly-exploring Random Tree）用于没有解决方案的配置空间时，会出现以下情况：

1. 找不到可行解：在没有解决方案的配置空间中，RRT可能无法找到任何可行的解决方案。这意味着无法找到满足给定约束和目标的配置或路径。
2. 探索受限：由于没有解决方案可用，RRT的探索过程可能会受到限制。它可能会陷入局部最优解或陷阱，并无法继续探索更好的解决方案。
3. 迭代次数增加：由于配置空间中没有解决方案可用，RRT的迭代次数可能会显著增加。它可能需要更多的迭代步骤来尝试找到解决方案，或者可能需要更多的时间来完成探索。
4. 容易陷入循环：在没有解决方案的配置空间中，RRT可能会陷入循环。由于无法找到解决方案，它可能会重复探索相同的路径或配置，无法继续向前推进。

总之，当RRT用于没有解决方案的配置空间时，无法找到可行解，探索受限，迭代次数增加，并容易陷入循环。这通常需要重新考虑问题的定义、约束条件或采用其他搜索算法来解决。