【摘 要】
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路径规划是自动导引小车（AGV）控制中的核心问题之一。针对经典RRT算法在静态全局状态空间中随机采样搜索节点时随机性大与效率低的问题,提出了一种改进的RRT（快速搜索随机树）路径
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61163051);云南省教育厅科学研究基金项目(2015Y071)
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路径规划是自动导引小车（AGV）控制中的核心问题之一。针对经典RRT算法在静态全局状态空间中随机采样搜索节点时随机性大与效率低的问题,提出了一种改进的RRT（快速搜索随机树）路径规划算法。该算法结合双向搜索功能与自适应目标引力思想,利用双向搜索速度快与自适应目标引力朝目标点方向生长的特性,使AGV在规划路径时路径搜索效率更高,路径更平滑。实验仿真结果证明,改进的RRT算法可以在有效提高路径搜索效率的同时生成最优路径。
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