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无碰撞检测RRT^*的移动机器人运动规划方法
被引量：
45
1
作者
林依凡
陈彦杰
+2 位作者
何炳蔚
黄益斌
王耀南
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期257-267,共11页
快速探索随机树^*(RRT^*)作为一种渐进最优的采样运动规划方法在探索高维空间中具有显著的优势。但RRT^*在执行时需要进行大量的碰撞检测,导致其在复杂环境中收敛速度较慢,效率较低。因此,提出了一种无碰撞检测RRT^*运动规划方法。该方...
快速探索随机树^*(RRT^*)作为一种渐进最优的采样运动规划方法在探索高维空间中具有显著的优势。但RRT^*在执行时需要进行大量的碰撞检测,导致其在复杂环境中收敛速度较慢,效率较低。因此,提出了一种无碰撞检测RRT^*运动规划方法。该方法剔除了RRT^*扩展时的碰撞检测,并在代价函数中增加碰撞风险评估函数,从而影响各个节点对父节点的连接选择。当节点或边与障碍物碰撞时,碰撞风险评估函数将显著增大,促使代价函数值显著增大,同时通过设计路径代价的上限,保证了运动规划的避碰能力。最后,仿真结果表明所提方法的收敛速度比RRT^*提高约40%,且在复杂环境中优势更加明显。同时通过移动机器人真实环境实验测试验证了所提方法实时规划的可行性。
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关键词
采样运动规划
避障
^
快速
探索
随机
树
^*
移动机器人
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职称材料
题名
无碰撞检测RRT^*的移动机器人运动规划方法
被引量：
45
1
作者
林依凡
陈彦杰
何炳蔚
黄益斌
王耀南
机构
福州大学机械工程及自动化学院
机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期257-267,共11页
基金
国家自然科学基金(61803089)
福建省自然科学基金(2019J01213)
福建省中青年教师教育科研项目(JT180024)资助
文摘
快速探索随机树^*(RRT^*)作为一种渐进最优的采样运动规划方法在探索高维空间中具有显著的优势。但RRT^*在执行时需要进行大量的碰撞检测,导致其在复杂环境中收敛速度较慢,效率较低。因此,提出了一种无碰撞检测RRT^*运动规划方法。该方法剔除了RRT^*扩展时的碰撞检测,并在代价函数中增加碰撞风险评估函数,从而影响各个节点对父节点的连接选择。当节点或边与障碍物碰撞时,碰撞风险评估函数将显著增大,促使代价函数值显著增大,同时通过设计路径代价的上限,保证了运动规划的避碰能力。最后,仿真结果表明所提方法的收敛速度比RRT^*提高约40%,且在复杂环境中优势更加明显。同时通过移动机器人真实环境实验测试验证了所提方法实时规划的可行性。
关键词
采样运动规划
避障
^
快速
探索
随机
树
^*
移动机器人
Keywords
sampling-based motion planning
obstacle avoidance
^
rapidly-exploring random tree^*
mobile robot
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无碰撞检测RRT^*的移动机器人运动规划方法
林依凡
陈彦杰
何炳蔚
黄益斌
王耀南
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
45
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