【摘 要】
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针对快速探索随机树（RRT）算法进行路径规划时随机性大且未考虑移动代价的问题，提出了任意时间快速探索随机树算法。生成一组快速探索随机树，之后每个树都重新使用上个树的信息来
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针对快速探索随机树（RRT）算法进行路径规划时随机性大且未考虑移动代价的问题，提出了任意时间快速探索随机树算法。生成一组快速探索随机树，之后每个树都重新使用上个树的信息来不断改进树的延伸。为进一步优化算法，使用节点缓存来生成一个引力函数来减少移动代价。最终的算法能够快速地生成初始路径，在规划时间内不断地改进路径且通过使用阈值来确保后面路径都比上次的移动代价更小。双足机器人仿真实验中，改进后的算法与初始的算法相比，搜索的节点数由883减少到704，效率提高了近25％。实验结果表明了改进算法的有效性。
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