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基于改进RRT*FN的移动机器人路径规划算法
被引量：
12
1
作者
王海芳
崔阳阳
+1 位作者
李鸣飞
李广宇
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期1217-1224,1249,共9页
针对复杂环境下移动机器人的全局最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和贝塞尔(Bezier)插值方法的改进RRT*FN路径规划算法.改进算法在未找到初始路径时采用一定概率进行随机点的目标偏置选择,确定初始路径后使用启发式采样方法,使随...
针对复杂环境下移动机器人的全局最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和贝塞尔(Bezier)插值方法的改进RRT*FN路径规划算法.改进算法在未找到初始路径时采用一定概率进行随机点的目标偏置选择,确定初始路径后使用启发式采样方法,使随机采样点围绕初始路径进行迭代选择,提高路径规划的导向性.当改进算法还未找到初始路径时,删除树中远离目标点并且没有子节点的节点;当改进算法找到初始路径时,删除树中远离最优路径且没有子节点的节点,保留高性能节点,提高算法收敛到最优路径的效率.利用贝塞尔(Bezier)插值方法平滑路径.在MATLAB仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验,结果验证了所提算法的有效性和优越性.
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关键词
快速探索随机树
全局路径规划
目标偏置选择
贝塞尔插值
ROS机器人仿真平台
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职称材料
题名
基于改进RRT*FN的移动机器人路径规划算法
被引量：
12
1
作者
王海芳
崔阳阳
李鸣飞
李广宇
机构
东北大学秦皇岛分校控制工程学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期1217-1224,1249,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51905080)。
文摘
针对复杂环境下移动机器人的全局最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和贝塞尔(Bezier)插值方法的改进RRT*FN路径规划算法.改进算法在未找到初始路径时采用一定概率进行随机点的目标偏置选择,确定初始路径后使用启发式采样方法,使随机采样点围绕初始路径进行迭代选择,提高路径规划的导向性.当改进算法还未找到初始路径时,删除树中远离目标点并且没有子节点的节点;当改进算法找到初始路径时,删除树中远离最优路径且没有子节点的节点,保留高性能节点,提高算法收敛到最优路径的效率.利用贝塞尔(Bezier)插值方法平滑路径.在MATLAB仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验,结果验证了所提算法的有效性和优越性.
关键词
快速探索随机树
全局路径规划
目标偏置选择
贝塞尔插值
ROS机器人仿真平台
Keywords
rapid-exploration random trees
global path planning
target bias selection
Bezier interpolation
ROS robot simulation platform
分类号
TP15 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进RRT*FN的移动机器人路径规划算法
王海芳
崔阳阳
李鸣飞
李广宇
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
12
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