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动态环境下改进BIT^(*)算法的机器人路径规划
1
作者
王晓军
崔锡杰
李晓航
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第7期361-369,共9页
针对批量通知树算法在小样本中搜索路径成功率低、大样本中规划效率低、路径冗余节点多以及无法躲避未知障碍物的问题,提出动态环境批量通知树算法。利用改进批量采样点策略将样本点均匀等间距处理,并改进批量采样点数量以及偏置采样点...
针对批量通知树算法在小样本中搜索路径成功率低、大样本中规划效率低、路径冗余节点多以及无法躲避未知障碍物的问题,提出动态环境批量通知树算法。利用改进批量采样点策略将样本点均匀等间距处理,并改进批量采样点数量以及偏置采样点位置,弥补搜索路径成功率低的缺点;加入惩罚项改进启发式函数,弥补路径规划效率低的缺点;再引入路径拉伸优化减少路径长度以及冗余节点,缩小采样范围。面对未知障碍物,利用反向生长搜索树先验信息提出临时目标点选取策略,并结合改进随机点、转向角以及新节点的快速扩展随机树(RRT)算法,避免重规划路径过分偏离以及不能及时躲避。与其他算法进行对比,结果表明:动态环境批量通知树算法规划路径成功率和效率更高,路径长度和拐点数更少,躲避未知障碍物性能更高,重规划路径更接近全局路径。
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关键词
批量通知树算法
反向生长搜索树
批量采样点策略
启发式函数
快速扩展随机树(RRT)算法
路径重规划
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职称材料
基于MBIT^(*)的移动机器人渐进最优路径规划
2
作者
陈正升
田楚开
+3 位作者
刘凯旋
王雪松
程玉虎
陈彦杰
《仪器仪表学报》
北大核心
2025年第5期352-364,共13页
提出一种基于多批量知情树(Multi-Batch Informed Trees,MBIT^(*))的移动机器人路径规划算法以降低路径规划时间及路径长度。该算法包含多知情集生成及路径优化两个步骤。首先,基于广义维诺图生成移动机器人启发式无碰撞参考路径;之后,...
提出一种基于多批量知情树(Multi-Batch Informed Trees,MBIT^(*))的移动机器人路径规划算法以降低路径规划时间及路径长度。该算法包含多知情集生成及路径优化两个步骤。首先,基于广义维诺图生成移动机器人启发式无碰撞参考路径;之后,基于批量知情树(Batch Informed Trees,BIT^(*))及初始参考路径提出并构建多知情集搜索方法,进而移动机器人路径规划的采样区域并提高路径搜索效率。以此为基础,为避免现有批量知情树算法中采样点的不均匀分布问题,根据障碍物与知情集分布引入偏置采样算法,规划出狭窄环境下移动机器人的搜索时间与长度最优路径;为证明算法有效性,对提出的多批量知情树算法进行理论分析,结果表明该算法具有概率完备性及渐进最优性且计算复杂度及存储空间具有可测性;同时,开发提出的多批量知情树算法软件模块,并将其集成到机器人操作系统;为进一步对算法进行验证,在典型地图下将提出的多批量知情树路径规划算法与目前常用的基于采样的路径规划算法进行仿真研究与性能对比,并在典型地图下对算法开展真机实验研究。结果表明,提出基于多批量知情树的移动机器人路径规划算法在路径长度与规划时间具有显著优势,并具有可实现性。
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关键词
多批量知情树
偏置高斯采样
路径规划
多知情集
机器人操作系统
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职称材料
基于偏置采样和包围优化的移动机器人路径规划方法
被引量：
2
3
作者
陈彦杰
梁景林
+2 位作者
张智星
喻骁
王耀南
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期908-915,共8页
批处理知情搜索树(batch informed trees,BIT*)作为一种先进的采样规划方法通常被应用于移动机器人的路径规划.针对BIT*在初始路径获得后存在路径代价降低速度不快、规划效率有待提高的问题,提出了一种基于偏置采样和包围优化的BIT*(wra...
批处理知情搜索树(batch informed trees,BIT*)作为一种先进的采样规划方法通常被应用于移动机器人的路径规划.针对BIT*在初始路径获得后存在路径代价降低速度不快、规划效率有待提高的问题,提出了一种基于偏置采样和包围优化的BIT*(wrapping-based biased BIT*,WB-BIT*)方法.该方法首先通过批量采样进行节点和连接的扩展,在获得可行路径后,利用包围优化策略从目标点到起始点逐步使路径靠近至障碍物周围,快速减少现有可行路径的长度.同时,根据可行路径上的路径点计算启发式函数以构建偏置采样区域,结合偏置采样和知情集采样,在保证均匀性的前提下有效运用现有路径信息,提高方法的规划效率.最后,将所提出的WB-BIT*方法与主流采样路径规划方法进行仿真实验对比,结果表明所提出的路径规划方法具备更高的规划效率.
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关键词
路径规划
移动机器人
批处理知情搜索树
路径优化
偏置采样
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职称材料
题名
动态环境下改进BIT^(*)算法的机器人路径规划
1
作者
王晓军
崔锡杰
李晓航
机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第7期361-369,共9页
基金
上海市自然科学基金(21ZR1426100)。
文摘
针对批量通知树算法在小样本中搜索路径成功率低、大样本中规划效率低、路径冗余节点多以及无法躲避未知障碍物的问题,提出动态环境批量通知树算法。利用改进批量采样点策略将样本点均匀等间距处理,并改进批量采样点数量以及偏置采样点位置,弥补搜索路径成功率低的缺点;加入惩罚项改进启发式函数,弥补路径规划效率低的缺点;再引入路径拉伸优化减少路径长度以及冗余节点,缩小采样范围。面对未知障碍物,利用反向生长搜索树先验信息提出临时目标点选取策略,并结合改进随机点、转向角以及新节点的快速扩展随机树(RRT)算法,避免重规划路径过分偏离以及不能及时躲避。与其他算法进行对比,结果表明:动态环境批量通知树算法规划路径成功率和效率更高,路径长度和拐点数更少,躲避未知障碍物性能更高,重规划路径更接近全局路径。
关键词
批量通知树算法
反向生长搜索树
批量采样点策略
启发式函数
快速扩展随机树(RRT)算法
路径重规划
Keywords
batch
informed
trees
algorithm
reverse growth search
tree
batch
sampling point strategy
heuristic function
rapidly exploring random
tree
(RRT)algorithm
path replanning
分类号
TP242.6 [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
基于MBIT^(*)的移动机器人渐进最优路径规划
2
作者
陈正升
田楚开
刘凯旋
王雪松
程玉虎
陈彦杰
机构
中国矿业大学信息与控制工程学院
国防科技大学智能科学学院
出处
《仪器仪表学报》
北大核心
2025年第5期352-364,共13页
基金
国家重点研发计划(2024YFC3016303)
国家自然科学基金(62373364,62273098)
+1 种基金
国家自然科学基金(62373364)
国家重点研发计划课题(2024YFC3016303)中国矿业大学集萃研究生教育教学改革专项(2025JCJG012)项目资助。
文摘
提出一种基于多批量知情树(Multi-Batch Informed Trees,MBIT^(*))的移动机器人路径规划算法以降低路径规划时间及路径长度。该算法包含多知情集生成及路径优化两个步骤。首先,基于广义维诺图生成移动机器人启发式无碰撞参考路径;之后,基于批量知情树(Batch Informed Trees,BIT^(*))及初始参考路径提出并构建多知情集搜索方法,进而移动机器人路径规划的采样区域并提高路径搜索效率。以此为基础,为避免现有批量知情树算法中采样点的不均匀分布问题,根据障碍物与知情集分布引入偏置采样算法,规划出狭窄环境下移动机器人的搜索时间与长度最优路径;为证明算法有效性,对提出的多批量知情树算法进行理论分析,结果表明该算法具有概率完备性及渐进最优性且计算复杂度及存储空间具有可测性;同时,开发提出的多批量知情树算法软件模块,并将其集成到机器人操作系统;为进一步对算法进行验证,在典型地图下将提出的多批量知情树路径规划算法与目前常用的基于采样的路径规划算法进行仿真研究与性能对比,并在典型地图下对算法开展真机实验研究。结果表明,提出基于多批量知情树的移动机器人路径规划算法在路径长度与规划时间具有显著优势,并具有可实现性。
关键词
多批量知情树
偏置高斯采样
路径规划
多知情集
机器人操作系统
Keywords
batch
informed
trees
(BIT^(*))
biased Gaussian sampling
path planning
multi-
informed
subset
robot operating system
分类号
TP242. [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
基于偏置采样和包围优化的移动机器人路径规划方法
被引量：
2
3
作者
陈彦杰
梁景林
张智星
喻骁
王耀南
机构
福州大学机械工程及自动化学院
厦门大学航空航天学院
湖南大学电气与信息工程学院
机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心
出处
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期908-915,共8页
基金
国家自然科学基金(62273098,62027810)
福建省自然科学基金(2021J01051)
天津大学-福州大学自主创新基金(TF2022-4)。
文摘
批处理知情搜索树(batch informed trees,BIT*)作为一种先进的采样规划方法通常被应用于移动机器人的路径规划.针对BIT*在初始路径获得后存在路径代价降低速度不快、规划效率有待提高的问题,提出了一种基于偏置采样和包围优化的BIT*(wrapping-based biased BIT*,WB-BIT*)方法.该方法首先通过批量采样进行节点和连接的扩展,在获得可行路径后,利用包围优化策略从目标点到起始点逐步使路径靠近至障碍物周围,快速减少现有可行路径的长度.同时,根据可行路径上的路径点计算启发式函数以构建偏置采样区域,结合偏置采样和知情集采样,在保证均匀性的前提下有效运用现有路径信息,提高方法的规划效率.最后,将所提出的WB-BIT*方法与主流采样路径规划方法进行仿真实验对比,结果表明所提出的路径规划方法具备更高的规划效率.
关键词
路径规划
移动机器人
批处理知情搜索树
路径优化
偏置采样
Keywords
path planning
mobile robot
batch
informed
trees
path optimization
biased sampling
分类号
TP24 [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
动态环境下改进BIT^(*)算法的机器人路径规划
王晓军
崔锡杰
李晓航
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于MBIT^(*)的移动机器人渐进最优路径规划
陈正升
田楚开
刘凯旋
王雪松
程玉虎
陈彦杰
《仪器仪表学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于偏置采样和包围优化的移动机器人路径规划方法
陈彦杰
梁景林
张智星
喻骁
王耀南
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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