快速探索随机树相关论文
为提高规划效率，缩短路径长度，保证绿篱修剪机械手的平稳进行，提出了一种基于引力思想和目标偏移概率的快速搜索随机树算法（a-bRRT*）,将......
机器人自主探索能够自主建立周围环境的地图模型,从而为之后的机器人自主定位和导航提供基础,因此是机器人迈向真正意义上自主性的......
为解决单向快速探索随机树(rapid exploring random tree,RRT)算法路径规划效率低且易陷入局部极小点的问题,提出了一种自适应启发......
针对RRT~*算法在狭窄通道等复杂环境产生大量节点和收敛速度慢的问题,提出一种基于多种启发式策略和强化节点机制改进的高效RRT~*......
针对复杂环境下移动机器人的局部最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和Cantmull-Rom样条插值的双向RRT*路径规划算法.双向RRT*......
四旋翼飞行器由于具有机械结构简单、制造成本低和机动性强等显著优势,以及容易实现空中悬停、垂直起降和定点巡航飞行的特点,已经......
快速探索随机树*(RRT*)作为一种渐进最优的采样运动规划方法在探索高维空间中具有显著的优势.但RRT*在执行时需要进行大量的碰撞检......
高效的机器人导航需要提前获得地图。为了自动获得地图,需要机器人在保证地图完全覆盖的前提下,以最小的成本和时间探索未知环境。......
在复杂环境的航路规划问题研究中,为了降低无人机的飞行代价,需要在规划耗时和路径质量两方面达到一个较好的均衡。为此,提出动态......
研究船舶装配拆卸路径规划优化问题,设备在安装维修过程中时会受到各种约束的限制,对快速有效地规划可行的装配拆卸路径一直都是船......
针对移动机器人在未知的特殊环境(如U型、狭窄且不规则通道等)下路径规划效率低问题,本文提出一种强化学习(RL)驱动快速探索随机树......
针对快速探索随机树算法在局部极小区域做大量失败探索的问题,提出一种自适应加权快速探索随机树算法。分析影响快速探索随机树生......
针对移动机器人路径规划过程中基于快速探索随机树(RRT)算法难以对窄道进行采样的问题,提出一种专门用于狭窄通道路径规划的改进桥......
针对快速探索随机树RRT^*算法在移动机器人路径规划过程中收敛速度慢,产生的取样空间大而密集的不足,提出改进的RRT^*算法。该算法......
运动规划是运动控制的基础,然而套管柔性针穿刺软组织的运动规划问题面临着巨大的挑战：一方面由于套管柔性针的运动是个非完整约束......
在未知环境中,研究有效的自主探测方法是移动机器人领域的关键问题之一。探索效率和遍历问题是这个问题的主要制约因素,为此提出了......
