【摘 要】
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针对快速随机扩展树(RRT)的路径规划算法效率低且采样具有随机性等问题,提出了一种偏向目标点的新节点扩展方法。该方法将目标点引力、障碍物斥力以及随机点引力三力合一,并且添加了与障碍物距离相关的自适应函数,可自适应调节随机点引力与目标点引力在新节点扩展过程中的占比,与障碍物斥力共同使随机树避开障碍物更快地朝目标点扩展;同时针对规划路径过长的问题,提出了剪枝优化方法,进一步优化路径长度。在仿真实验中分别与传统RRT算法、基于P概率算法以及另两种已有改进方法比较,结果表明:所提方法在时间、路径长度以及路径节点个
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51975254)。
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针对快速随机扩展树(RRT)的路径规划算法效率低且采样具有随机性等问题,提出了一种偏向目标点的新节点扩展方法。该方法将目标点引力、障碍物斥力以及随机点引力三力合一,并且添加了与障碍物距离相关的自适应函数,可自适应调节随机点引力与目标点引力在新节点扩展过程中的占比,与障碍物斥力共同使随机树避开障碍物更快地朝目标点扩展;同时针对规划路径过长的问题,提出了剪枝优化方法,进一步优化路径长度。在仿真实验中分别与传统RRT算法、基于P概率算法以及另两种已有改进方法比较,结果表明:所提方法在时间、路径长度以及路径节点个
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