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基于节点到障碍物距离的自适应扩展RRT^(*)路径规划算法 被引量：1
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作者 王蔡琪 崔西宁 +1 位作者 熊毅 伍世虔 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期920-927,共8页
快速扩展随机树星(RRT^(*))因具有渐近最优性和概率完备性,在机器人路径规划领域有广泛的应用。然而,RRT^(*)及其改进算法仍存在初始路径质量差、路径收敛慢和探索效率低等缺陷。针对这些问题,提出一种基于节点到障碍物距离的自适应扩展... 快速扩展随机树星(RRT^(*))因具有渐近最优性和概率完备性,在机器人路径规划领域有广泛的应用。然而,RRT^(*)及其改进算法仍存在初始路径质量差、路径收敛慢和探索效率低等缺陷。针对这些问题,提出一种基于节点到障碍物距离的自适应扩展RRT^(*)算法——AE-RRT^(*)。为提高探索效率,采用基于节点到障碍物距离的动态目标偏置采样策略和动态步长策略,从而在更短的时间内获得初始路径。为提高路径的质量,提出一种更精确的选择父节点的方法MA-ChooseParent,从而扩大选择父节点的集合。此外,为加快路径收敛,在路径收敛阶段采用基于节点到障碍物距离的自适应高斯采样方法和全局高斯采样方法AG-Gaussian Sample。通过Matlab中的仿真实验将AE-RRT^(*)与RRT^(*)、Quick-RRT^(*)、Bi-RRT^(*)、Informed-RRT^(*)和Smart-RRT^(*)进行对比。实验结果表明,与RRT^(*)相比,AE-RRT^(*)在二维环境中找到初始路径的时间、初始路径的长度和收敛至全局次优路径的时间分别减少了63.78%、6.55%和71.93%;在三维环境中的3个指标分别减少了59.44%、18.26%和79.58%。 展开更多
关键词 快速扩展随机树 动态目标偏置采样 动态步长策略 自适应高斯采样 路径规划
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复杂工况下多轴分拣机械臂的路径规划方法研究
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作者 黄波 刘骏 +2 位作者 李航 李轩 何荣城 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第7期24-33,共10页
为了解决传统双向快速扩展随机树(bi-directional rapidly-exploring random tree,Bi-RRT)算法随机性强、搜索效率低、连接难度大以及路径质量差等问题,提出了一种改进的高斯偏置双向快速扩展随机树(Gaussian-biased BiRRT,GB-BiRRT)算... 为了解决传统双向快速扩展随机树(bi-directional rapidly-exploring random tree,Bi-RRT)算法随机性强、搜索效率低、连接难度大以及路径质量差等问题,提出了一种改进的高斯偏置双向快速扩展随机树(Gaussian-biased BiRRT,GB-BiRRT)算法。该算法融合了自适应高斯分层采样(adaptive Gaussian layered sampling,AGLS)和动态目标概率偏置策略,基于障碍物分布构建多级采样权重函数,限制随机树在无效区域的采样,将采样点集中于高概率路径区域,从而提高搜索效率。此外,通过改进基于路径树深度的动态偏置概率调整,使双树扩展既保持广泛搜索能力,又具备更强的导向性,从而加快收敛速度。在此基础上,提出基于环境复杂度的动态步长策略,以降低碰撞风险;并通过基于碰撞检测的冗余点删除和B样条曲线进行路径优化。试验结果表明,与传统Bi-RRT算法相比,GB-BiRRT在二维和三维环境中的路径规划时间、路径长度及采样点数量分别最多减少了53.2%、10.6%、46.6%和91.0%、30.1%、74.3%。在分拣机械臂平台验证中,GB-BiRRT的路径规划时间和路径长度分别减少了18.1%和10.7%。 展开更多
关键词 分拣机械臂 Bi-RRT 自适应高斯分层采样 动态目标偏置 路径规划
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