针对快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法在结合无人船进行路径规划时存在规划时间长、路径冗余大、路径平滑度不符合欠驱动无人船航行要求等问题,提出一种改进RRT的无人船全局路径规划算法。算法中将贝叶斯优化算...针对快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法在结合无人船进行路径规划时存在规划时间长、路径冗余大、路径平滑度不符合欠驱动无人船航行要求等问题,提出一种改进RRT的无人船全局路径规划算法。算法中将贝叶斯优化算法融入目标采样过程,增强目标点采样导向性;引入动态步长和双向贪心剪枝策略作为重要辅助,进一步提升算法效率和路径质量;得到初始路径后采用动态权重3次B样条曲线进一步平滑处理。最后在3种类型障碍物环境下进行仿真实验并与RRT、RRT^(*)算法进行对比。结果表明,改进RRT算法在规划时长、路径长度以及路径质量等方面有明显优势。改进后算法效率更高,路径平滑度更高,研究成果可为无人船自主航行提供参考。展开更多
文摘针对快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法在结合无人船进行路径规划时存在规划时间长、路径冗余大、路径平滑度不符合欠驱动无人船航行要求等问题,提出一种改进RRT的无人船全局路径规划算法。算法中将贝叶斯优化算法融入目标采样过程,增强目标点采样导向性;引入动态步长和双向贪心剪枝策略作为重要辅助,进一步提升算法效率和路径质量;得到初始路径后采用动态权重3次B样条曲线进一步平滑处理。最后在3种类型障碍物环境下进行仿真实验并与RRT、RRT^(*)算法进行对比。结果表明,改进RRT算法在规划时长、路径长度以及路径质量等方面有明显优势。改进后算法效率更高,路径平滑度更高,研究成果可为无人船自主航行提供参考。
