论文部分内容阅读
针对采样运动规划算法效率低，尤其在处理高维空间和复杂障碍环境等问题时，严重依赖于所选采样参数和碰撞检测距离等，提出了一种自适应双向快速密集树（ABiRDT）避碰运动规划方法。首先，深入研究了ABiRDT算法的基础理论和实现方法，可适应调整碰撞检测距离参数和随机采样扩展步长；其次，重点研究了本算法所采用的c-空间加权均匀采样、最近邻位形查找和基于混合包围盒的并行离散碰撞检测等关键自适应策略；最后，通过三维可视化计算机仿真验证了本文提出算法的有效性。