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基于双树Quick-RRT^(*)算法的移动机器人路径规划 被引量：16
1
作者 魏武 韩进 +1 位作者 李艳杰 高天啸 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期51-58,共8页
最优快速拓展随机树(RRT^(*))是一种渐进最优的移动机器人路径规划方法,Quick-RRT^(*)缩短了RRT^(*)的初始路径长度,提高了路径收敛速度。为进一步提高Quick-RRT^(*)的收敛速度,文中提出了一种双树Quick-RRT^(*)算法。首先,基于Quick-RR... 最优快速拓展随机树(RRT^(*))是一种渐进最优的移动机器人路径规划方法,Quick-RRT^(*)缩短了RRT^(*)的初始路径长度,提高了路径收敛速度。为进一步提高Quick-RRT^(*)的收敛速度,文中提出了一种双树Quick-RRT^(*)算法。首先,基于Quick-RRT^(*)算法在起点和终点分别生成一棵随机树,起点树和终点树轮流生长,两棵树的连接采用贪婪法;然后,对提出的算法的概率完备性和渐进最优性进行理论分析,证明了算法的概率完备性和渐进最优性;最后,基于Matlab平台,在3种环境下采用双树Quick-RRT^(*)与RRT^(*)、Quick-RRT^(*)和双向RRT^(*)算法进行了对比仿真实验。结果表明,文中改进的算法不仅可以在更短的时间内找到初始路径和次优路径,而且初始路径更短。 展开更多
关键词 路径规划 移动机器人 Quick-RRT^(*) 初始路径 收敛速度
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