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复杂环境下基于改进Informed RRT*的无人机路径规划算法
被引量：
9
1
作者
刘文倩
单梁
+2 位作者
张伟龙
刘成林
马强
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期511-524,共14页
针对无人机在复杂环境中进行路径规划时,快速搜索随机树(RRT)算法易出现规划时间长、路径冗余、狭窄空间中易陷入局部约束导致规划失败的问题,提出一种改进的Informed RRT*算法.首先,引入人工势场法使采样点按照势场下降的方式向目标点...
针对无人机在复杂环境中进行路径规划时,快速搜索随机树(RRT)算法易出现规划时间长、路径冗余、狭窄空间中易陷入局部约束导致规划失败的问题,提出一种改进的Informed RRT*算法.首先,引入人工势场法使采样点按照势场下降的方式向目标点移动,以提高RRT树扩展的目的性和方向性.然后,考虑随机树在扩展过程中全局环境的复杂度,引入自适应步长调整策略以增加随机树在无障碍环境下的扩展速度,并在随机树扩展的过程中加入相关约束条件以确保生成路径的可行性.在找到第一条可达路径后,采用变化的椭圆或椭球采样域限制采样点选取和自适应步长的扩展范围,加快算法收敛到渐进最优的速度.最后,在复杂二维和三维环境下进行传统算法和改进算法的对比实验,仿真分析表明:改进算法可以在很少的迭代次数下找到更优的初始路径,更快地锁定椭圆或椭球采样域,从而给路径优化留出更多时间,算法规划效果更好.
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关键词
路径规划
Informed
RRT*
人工势场法
自适应步长
椭圆采样域
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职称材料
题名
复杂环境下基于改进Informed RRT*的无人机路径规划算法
被引量：
9
1
作者
刘文倩
单梁
张伟龙
刘成林
马强
机构
南京理工大学自动化学院
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期511-524,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(61973139)
江苏省自然科学基金面上项目(BK20191286)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(30920021139)。
文摘
针对无人机在复杂环境中进行路径规划时,快速搜索随机树(RRT)算法易出现规划时间长、路径冗余、狭窄空间中易陷入局部约束导致规划失败的问题,提出一种改进的Informed RRT*算法.首先,引入人工势场法使采样点按照势场下降的方式向目标点移动,以提高RRT树扩展的目的性和方向性.然后,考虑随机树在扩展过程中全局环境的复杂度,引入自适应步长调整策略以增加随机树在无障碍环境下的扩展速度,并在随机树扩展的过程中加入相关约束条件以确保生成路径的可行性.在找到第一条可达路径后,采用变化的椭圆或椭球采样域限制采样点选取和自适应步长的扩展范围,加快算法收敛到渐进最优的速度.最后,在复杂二维和三维环境下进行传统算法和改进算法的对比实验,仿真分析表明:改进算法可以在很少的迭代次数下找到更优的初始路径,更快地锁定椭圆或椭球采样域,从而给路径优化留出更多时间,算法规划效果更好.
关键词
路径规划
Informed
RRT*
人工势场法
自适应步长
椭圆采样域
Keywords
path planning
Informed RRT*(IRRT*)
artificial potential field(APF)method
adaptive step size
elliptic sampling domain
分类号
TP242.2 [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
复杂环境下基于改进Informed RRT*的无人机路径规划算法
刘文倩
单梁
张伟龙
刘成林
马强
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
9
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