【摘 要】
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对全局路径规划算法中的快速扩展随机树(RRT)算法进行深入的研究,针对基本RRT算法随机性强、搜索没有偏向性、得到的路径不一定为最优路径等缺点,提出一种改进的RRT优化算法,
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,河北工业大学河北省大数据计算重点实验室,天津工业职业学院智能技术系
【基金项目】
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天津市科技计划基金项目(14ZCDGSF00124),天津市基础研究计划基金项目(17JCTPJC55400、17JCTPJC55600).
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对全局路径规划算法中的快速扩展随机树(RRT)算法进行深入的研究,针对基本RRT算法随机性强、搜索没有偏向性、得到的路径不一定为最优路径等缺点,提出一种改进的RRT优化算法,通过改进随机数生长方式的角度对原有算法思路进行改进,引导随机数向着目标点方向生长,与此同时移动机器人可以根据周围环境信息及时做出调整,使随机树向更高质量生长。大量仿真结果表明,改进的RRT算法具有一定的可行性与有效性,能高效引导随机树朝目标点方向高质量地生长,规划的路径尽可能接近最优路径,有效缩短了路径规划时间。
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