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基于双树Quick-RRT^(*)算法的移动机器人路径规划 被引量:18
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作者 魏武 韩进 +1 位作者 李艳杰 高天啸 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期51-58,共8页
最优快速拓展随机树(RRT^(*))是一种渐进最优的移动机器人路径规划方法,Quick-RRT^(*)缩短了RRT^(*)的初始路径长度,提高了路径收敛速度。为进一步提高Quick-RRT^(*)的收敛速度,文中提出了一种双树Quick-RRT^(*)算法。首先,基于Quick-RR... 最优快速拓展随机树(RRT^(*))是一种渐进最优的移动机器人路径规划方法,Quick-RRT^(*)缩短了RRT^(*)的初始路径长度,提高了路径收敛速度。为进一步提高Quick-RRT^(*)的收敛速度,文中提出了一种双树Quick-RRT^(*)算法。首先,基于Quick-RRT^(*)算法在起点和终点分别生成一棵随机树,起点树和终点树轮流生长,两棵树的连接采用贪婪法;然后,对提出的算法的概率完备性和渐进最优性进行理论分析,证明了算法的概率完备性和渐进最优性;最后,基于Matlab平台,在3种环境下采用双树Quick-RRT^(*)与RRT^(*)、Quick-RRT^(*)和双向RRT^(*)算法进行了对比仿真实验。结果表明,文中改进的算法不仅可以在更短的时间内找到初始路径和次优路径,而且初始路径更短。 展开更多
关键词 路径规划 移动机器人 Quick-RRT^(*) 初始路径 收敛速度
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基于快速RRT算法的三维路径规划算法研究 被引量:7
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作者 李兆强 张时雨 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期503-511,共9页
RRT(rapidly exploring random tree)算法是一种基于采样的路径规划算法,可以在高维环境中搜索出一条路径。传统的RRT算法存在节点利用率低、计算量偏大的问题。针对这些问题,基于快速RRT*(Quick-RRT*)算法,通过优化重选父节点与剪枝范... RRT(rapidly exploring random tree)算法是一种基于采样的路径规划算法,可以在高维环境中搜索出一条路径。传统的RRT算法存在节点利用率低、计算量偏大的问题。针对这些问题,基于快速RRT*(Quick-RRT*)算法,通过优化重选父节点与剪枝范围策略、改进采样方式、引入自适应步长,对快速RRT*算法进行改进,使得算法耗时和路径长度更短。同时,加入节点连接筛选策略,消除路径中过大的转弯角。实验结果表明,改进后的算法在三维环境下能快速找到一条距离最短的无碰撞路径,且运行时间也大幅降低。 展开更多
关键词 路径规划 改进Quick-RRT*算法 节点连接筛选 自适应步长
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多路口环境下RRT的最优路径规划 被引量:9
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作者 龙建全 梁艳阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第19期273-278,共6页
针对于多路口环境下RRT的搜索时间长,搜索范围广和路径不平整的问题。提出一种基于路标引导和增长采样区域的混合策略来引导RRT算法向目标搜索。将对地图做预处理,处理掉较小的障碍物,尽可能保存大障碍物,得到预处理地图;在新地图上路... 针对于多路口环境下RRT的搜索时间长,搜索范围广和路径不平整的问题。提出一种基于路标引导和增长采样区域的混合策略来引导RRT算法向目标搜索。将对地图做预处理,处理掉较小的障碍物,尽可能保存大障碍物,得到预处理地图;在新地图上路口区域设置路标点,路标点的可视区域的组合要覆盖整个地图,根据其在新地图上的连通区域,通过寻找出一组从起点到终点的最优路标点组合,以相邻两路标之间构建移动增长采样区域来引导RRT算法快速向目标搜索;用树枝修剪和二次贝塞尔曲线拟合生成光滑路径。通过仿真实验验证了算法的有效性、合理性和正确性。 展开更多
关键词 快速扩展随机树(RRT) 路标引导 增长采样区域 快速搜索 贝塞尔曲线拟合
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