docs: 澄清路径规划设计理念，明确智能自适应特性

- 更新测试场景描述：从强制穿洞改为智能避障
- 明确避障能力定义：根据环境自动选择策略
- 新增路径规划设计理念章节，说明RRT*算法的通用性
- 避免AI助手误解为必须执行特定路径形态

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

CLAUDE.md

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 **主要目标**：验证机械臂能否在有障碍物的现实环境中完成精确作业任务
 
-**测试场景**：机械臂从指定基座位置出发，到达取物点A，抓取物体，穿越墙体洞口障碍，到达目标点B并释放物体
+**测试场景**：机械臂从指定基座位置出发，到达取物点A，抓取物体，通过智能路径规划避开障碍物（包括但不限于穿越洞口），到达目标点B并释放物体
 
 **现实对应**：
 - 工厂环境中的跨区域物料传送
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 **可行性验证内容**：
 1. **到达性分析**：机械臂工作空间是否覆盖所有任务点
-2. **避障能力**：是否能规划出穿越洞口的安全路径
+2. **避障能力**：是否能规划出安全路径（根据环境自动选择直达、绕行或穿越策略）
 3. **精度要求**：是否能在约束空间内完成精确操作
 4. **安全性**：整个作业过程是否避免碰撞
 
@@ -30,6 +30,13 @@ This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with co
 - **kdl**: 运动学/动力学库  
 - **AI RRT***: 路径规划算法
 
+## 路径规划设计理念
+
+系统采用通用RRT*算法，根据实际环境配置自动选择最优路径：
+- 如果存在直达路径，选择直线（最高效）
+- 如果有障碍阻挡，自动避障（可能穿洞或绕行）
+- 不强制特定路径形态，由算法根据环境智能决策
+
 ## 配置管理原则
 
 **配置管理遵循单一职责原则：**