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题名动态环境下改进BIT^(*)算法的机器人路径规划
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作者
王晓军
崔锡杰
李晓航
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第7期361-369,共9页
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基金
上海市自然科学基金(21ZR1426100)。
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文摘
针对批量通知树算法在小样本中搜索路径成功率低、大样本中规划效率低、路径冗余节点多以及无法躲避未知障碍物的问题,提出动态环境批量通知树算法。利用改进批量采样点策略将样本点均匀等间距处理,并改进批量采样点数量以及偏置采样点位置,弥补搜索路径成功率低的缺点;加入惩罚项改进启发式函数,弥补路径规划效率低的缺点;再引入路径拉伸优化减少路径长度以及冗余节点,缩小采样范围。面对未知障碍物,利用反向生长搜索树先验信息提出临时目标点选取策略,并结合改进随机点、转向角以及新节点的快速扩展随机树(RRT)算法,避免重规划路径过分偏离以及不能及时躲避。与其他算法进行对比,结果表明:动态环境批量通知树算法规划路径成功率和效率更高,路径长度和拐点数更少,躲避未知障碍物性能更高,重规划路径更接近全局路径。
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关键词
批量通知树算法
反向生长搜索树
批量采样点策略
启发式函数
快速扩展随机树(RRT)算法
路径重规划
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Keywords
batch informed trees algorithm
reverse growth search tree
batch sampling point strategy
heuristic function
rapidly exploring random tree(RRT)algorithm
path replanning
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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