基于方向决策RRT算法的移动机器人路径规划
作者：刘想德,何翔鹏,胡勇,胡小林, 单位：重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心；重庆工业大数据创新中心有限公司 本文刊于： 《计算机仿真》 2022年第06期
关键词:
路径规划 方向决策 启发式采样Keywords
Path planning, Orientation strategy, Heuristic sampling,
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摘要
针对传统拓展随机树(RRT)算法用于路径规划时存在搜索时间长、生成路径非最优、对狭窄通道环境适应性差的问题，提出了基于方向决策的快速扩展随机树路径规划(Orientation-information strategy Rapidly-Exploring Random Tree, OIS-RRT)算法。首先，通过引入基于方向变量的探索式节点，增强扩展节点导向性；其次，采用启发式采样策略，减少了冗余拓展节点；最后，利用三次B样条曲线对路径规划结果进行平滑处理。由对比实验可知，改进算法有利于提升收敛速度并增强算法对于复杂环境的适应能力，避免陷入局部最优。仿真结果表明，改进算法在提高算法效率的同时能够实现更高质量的路径规划。
本文地址：www.fabiao.net/content-24-1909323-1.html
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