【摘 要】
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针对快速扩展随机树(RRT)算法为移动机器人规划的路径存在曲折冗长,且容易与障碍接触过近的问题,提出了一种改进的RRT算法;设计了新的临时目标点选取规则以及自适应步长调整
【基金项目】
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山东省重点研发计划项目(2016CYJS06A01,2017CXGC0603);山东省高等学校科技计划项目(J16LN27)
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针对快速扩展随机树(RRT)算法为移动机器人规划的路径存在曲折冗长,且容易与障碍接触过近的问题,提出了一种改进的RRT算法;设计了新的临时目标点选取规则以及自适应步长调整策略;考虑到移动机器人的自身约束条件,设置了最小转弯半径和最小安全距离约束,并对规划出的路径进行平滑处理。仿真实验结果表明,改进的RRT算法能够有效地生成移动机器人的可行路径,与传统的RRT算法相比,在宽敞环境和狭窄环境中的平均路径长度分别减小了77.41和20.09,规划所得路径较为平滑,能够与障碍物保持一定的距离。
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