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题名基于多策略融合的改进RRT路径规划算法
被引量：2
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作者
陈澳
朱建阳
蒋林
程浩然
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机构
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
武汉科技大学机器人与智能系统研究院
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出处
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2024年第4期282-289,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2019YFB1310000).
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文摘
针对传统快速扩展随机树(RRT)及其衍生算法在路径规划时生成路径效率较低、无效探索点较多等问题,提出一种多策略融合的改进RRT算法。首先利用启发式选择策略确定最合适的扩展节点,然后结合基于目标偏置的自适应动态步长策略,使随机树始终向目标点区域扩展,最后通过垂距断点预优化的跳点连线策略去除冗余点,生成一条没有较大转折角的最短安全路径。通过不同复杂程度的仿真实验和现实环境实验对该算法进行测试。结果表明,与RRT、RRT*和Bi-RRT*算法相比,本文算法在时间消耗上分别减少了大约80%、50%和60%,在路径节点数上分别减少了大约65%、40%和35%。机器人依据该算法可以高效生成一条无碰撞,仅包含起始点、目标点和非突兀转折点的最优路径。
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关键词
路径规划
快速扩展随机树
多策略融合算法
目标偏置
动态步长
垂距断点
跳点连线
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Keywords
path planning
RRT
multi-strategy fusion
target offset
dynamic step
vertical distance breakpoint
jump point connection
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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