期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于改进渐进最优的双向快速扩展随机树的移动机器人路径规划算法
被引量：
26
1
作者
王坤
曾国辉
+2 位作者
鲁敦科
黄勃
李晓斌
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第5期1312-1317,共6页
针对带启发式的快速扩展随机树(RRT-Connect)算法路径生成的随机性以及渐进最优的双向快速扩展随机树(B-RRT~*)算法收敛速度的缓慢性,提出了一种基于B-RRT~*改进的高效路径规划算法(EB-RRT~*)。首先引入一种智能采样函数,使随机树的扩...
针对带启发式的快速扩展随机树(RRT-Connect)算法路径生成的随机性以及渐进最优的双向快速扩展随机树(B-RRT~*)算法收敛速度的缓慢性,提出了一种基于B-RRT~*改进的高效路径规划算法(EB-RRT~*)。首先引入一种智能采样函数,使随机树的扩展更具方向性,从而减少寻路时间,并提高路径的平滑性;其次在B-RRT~*算法的基础上,在EB-RRT~*算法中加入了一种快速扩展策略,使改进后的算法在自由空间中使用RRT-Connect算法的扩展方式进行快速扩展,而在障碍物空间则使用改进的渐进最优的快速扩展随机树(RRT~*)算法进行扩展,在提高扩展效率的同时避免算法陷入局部最优。将EB-RRT~*算法分别与快速扩展随机树(RRT)、RRT-Connect、RRT~*和B-RRT~*算法进行仿真对比,仿真结果表明,改进后的算法在路径规划效率及路径平滑性方面均明显优于其他算法;且相对于B-RRT~*算法,其在路径规划时间上降低了68.3%,在迭代次数上减少了48.6%。
展开更多
关键词
移动机器人
路径规划
快速
扩展
随机树
带
启发
式
的快速
扩展
随机树算法
渐进最优的双向快速
扩展
随机树算法
在线阅读
下载PDF
职称材料
改进RRT^(*)算法的无人车全局路径规划研究
2
作者
但远宏
黄彬彬
冯广旭
《计算机工程与应用》
2025年第18期326-335,共10页
针对RRT^(*)算法在无人车全局路径规划中存在节点扩展效率低、搜索范围大以及路径曲折等问题,提出了一种基于自适应偏置采样与启发式多候选扩展节点的变步长RRT^(*)算法。该算法通过偏置公式自适应调整采样点向目标点方向,提高扩展质量...
针对RRT^(*)算法在无人车全局路径规划中存在节点扩展效率低、搜索范围大以及路径曲折等问题,提出了一种基于自适应偏置采样与启发式多候选扩展节点的变步长RRT^(*)算法。该算法通过偏置公式自适应调整采样点向目标点方向,提高扩展质量;在扩展阶段选取多个候选节点,动态调整步长并结合实际与潜在代价筛选最优扩展节点,增强环境适应性;生成初步路径后,利用启发式代价最大的路径节点状态引导采样,加速路径收敛;采用视线检查的双向寻优和插值B样条方法对路径进行后处理,提升路径平滑度。仿真实验结果表明,对比同类型其他算法,改进算法在路径规划效率、路径代价以及平滑度方面具有显著优势,为无人车快速获取无碰撞且平滑的全局最优路径提供了可靠保障。
展开更多
关键词
无人车
全局路径规划
RRT^(*)算法
偏置采样
启发式扩展
变步长
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于改进渐进最优的双向快速扩展随机树的移动机器人路径规划算法
被引量：
26
1
作者
王坤
曾国辉
鲁敦科
黄勃
李晓斌
机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
上海应用技术大学电气与电子工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第5期1312-1317,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61603242)
江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心开放课题(JXJZXTCX-030)~~
文摘
针对带启发式的快速扩展随机树(RRT-Connect)算法路径生成的随机性以及渐进最优的双向快速扩展随机树(B-RRT~*)算法收敛速度的缓慢性,提出了一种基于B-RRT~*改进的高效路径规划算法(EB-RRT~*)。首先引入一种智能采样函数,使随机树的扩展更具方向性,从而减少寻路时间,并提高路径的平滑性;其次在B-RRT~*算法的基础上,在EB-RRT~*算法中加入了一种快速扩展策略,使改进后的算法在自由空间中使用RRT-Connect算法的扩展方式进行快速扩展,而在障碍物空间则使用改进的渐进最优的快速扩展随机树(RRT~*)算法进行扩展,在提高扩展效率的同时避免算法陷入局部最优。将EB-RRT~*算法分别与快速扩展随机树(RRT)、RRT-Connect、RRT~*和B-RRT~*算法进行仿真对比,仿真结果表明,改进后的算法在路径规划效率及路径平滑性方面均明显优于其他算法;且相对于B-RRT~*算法,其在路径规划时间上降低了68.3%,在迭代次数上减少了48.6%。
关键词
移动机器人
路径规划
快速
扩展
随机树
带
启发
式
的快速
扩展
随机树算法
渐进最优的双向快速
扩展
随机树算法
Keywords
mobile robot
path planning
Rapidly-exploring Random Tree(RRT)
RRT-Connect algorithm
asymptotically-optimal Bidirectional Rapidly-exploring Random Tree(B-RRT~*) algorithm
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
改进RRT^(*)算法的无人车全局路径规划研究
2
作者
但远宏
黄彬彬
冯广旭
机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
2025年第18期326-335,共10页
基金
重庆市科委重点攻关计划项目(2021CCB03)。
文摘
针对RRT^(*)算法在无人车全局路径规划中存在节点扩展效率低、搜索范围大以及路径曲折等问题,提出了一种基于自适应偏置采样与启发式多候选扩展节点的变步长RRT^(*)算法。该算法通过偏置公式自适应调整采样点向目标点方向,提高扩展质量;在扩展阶段选取多个候选节点,动态调整步长并结合实际与潜在代价筛选最优扩展节点,增强环境适应性;生成初步路径后,利用启发式代价最大的路径节点状态引导采样,加速路径收敛;采用视线检查的双向寻优和插值B样条方法对路径进行后处理,提升路径平滑度。仿真实验结果表明,对比同类型其他算法,改进算法在路径规划效率、路径代价以及平滑度方面具有显著优势,为无人车快速获取无碰撞且平滑的全局最优路径提供了可靠保障。
关键词
无人车
全局路径规划
RRT^(*)算法
偏置采样
启发式扩展
变步长
Keywords
unmanned vehicles
global path planning
RRT^(*)algorithm
biased sampling
heuristic expansion
variable step-size
分类号
TP242 [自动化与计算机技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进渐进最优的双向快速扩展随机树的移动机器人路径规划算法
王坤
曾国辉
鲁敦科
黄勃
李晓斌
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
26
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
改进RRT^(*)算法的无人车全局路径规划研究
但远宏
黄彬彬
冯广旭
《计算机工程与应用》
2025
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
