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基于BI-RRT-APF算法的移动机器人路径规划方法
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作者 朱子文 赵永娟 +2 位作者 王中流 王海迪 周渊 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第8期123-128,136,共7页
针对移动机器人在多障碍物环境下路径规划时间长及路径冗余的问题,提出一种基于双向快速随机树和人工势场法算法的移动机器人路径规划方法。引入人工势场法来优化新节点的生成机制,提升算法的搜索效率,从而显著减少路径规划时间与路径... 针对移动机器人在多障碍物环境下路径规划时间长及路径冗余的问题,提出一种基于双向快速随机树和人工势场法算法的移动机器人路径规划方法。引入人工势场法来优化新节点的生成机制,提升算法的搜索效率,从而显著减少路径规划时间与路径长度。结合目标偏置策略来改进随机节点的生成方式,减少采样数量与采样时间。采用双向搜索策略进一步加速算法的收敛,缩短路径规划时间。仿真实验在复杂迷宫环境、凹型障碍物环境及U型陷阱环境中进行,结果显示,BI-RRT-APF算法相比传统RRT算法在路径长度上至少缩短了9.8%,在规划时间上至少减少了92.9%,有效提高了移动机器人的行驶效率。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 快速拓展随机树算法 人工势场法 双向搜索策略
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Improving path planning efficiency for underwater gravity-aided navigation based on a new depth sorting fast search algorithm
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作者 Xiaocong Zhou Wei Zheng +2 位作者 Zhaowei Li Panlong Wu Yongjin Sun 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第2期285-296,共12页
This study focuses on the improvement of path planning efficiency for underwater gravity-aided navigation.Firstly,a Depth Sorting Fast Search(DSFS)algorithm was proposed to improve the planning speed of the Quick Rapi... This study focuses on the improvement of path planning efficiency for underwater gravity-aided navigation.Firstly,a Depth Sorting Fast Search(DSFS)algorithm was proposed to improve the planning speed of the Quick Rapidly-exploring Random Trees*(Q-RRT*)algorithm.A cost inequality relationship between an ancestor and its descendants was derived,and the ancestors were filtered accordingly.Secondly,the underwater gravity-aided navigation path planning system was designed based on the DSFS algorithm,taking into account the fitness,safety,and asymptotic optimality of the routes,according to the gravity suitability distribution of the navigation space.Finally,experimental comparisons of the computing performance of the ChooseParent procedure,the Rewire procedure,and the combination of the two procedures for Q-RRT*and DSFS were conducted under the same planning environment and parameter conditions,respectively.The results showed that the computational efficiency of the DSFS algorithm was improved by about 1.2 times compared with the Q-RRT*algorithm while ensuring correct computational results. 展开更多
关键词 Depth Sorting Fast Search algorithm Underwater gravity-aided navigation Path planning efficiency Quick rapidly-exploring random trees*(QRRT*)
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基于人工势场法引导的Bi-RRT的水面无人艇路径规划算法 被引量:8
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作者 张一帆 史国友 徐家晨 《上海海事大学学报》 北大核心 2022年第4期16-22,共7页
为使水面无人艇(unmanned surface vehicle,USV)规划出实时性强、避障精准性高、平滑度优、航程短的路径,在双向快速扩展随机树(bidirectional rapidly-exploring random trees,Bi-RRT)算法的基础上,设计一种人工势场法(artificial pote... 为使水面无人艇(unmanned surface vehicle,USV)规划出实时性强、避障精准性高、平滑度优、航程短的路径,在双向快速扩展随机树(bidirectional rapidly-exploring random trees,Bi-RRT)算法的基础上,设计一种人工势场法(artificial potential field,APF)引导的Bi-RRT算法(简写为APF-Bi-RRT算法)。改进随机点采样机制,并在新节点生成时引入改进的势场函数,提高路径生成效率;考虑USV的操纵性能要求,在节点生成后引入转向角约束,避免出现大角度转向。分别设计简单、复杂和特殊3种环境下的路径规划实验方案,对比APF-Bi-RRT算法、Bi-RRT算法、APF和A*算法在规划时间、路径长度、最大转向角、节点数量等4个指标下的规划效果。实验结果证明:APF-Bi-RRT算法在提高搜索效率的同时能极大地减少路径长度和节点数量,提高路径平滑度;优化后的路径更适用于USV的跟踪控制,满足海上实际航行需求。 展开更多
关键词 水面无人艇(USV) 双向快速扩展随机树(bi-rrt)算法 人工势场法(APF) 路径规划 转向角约束
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位姿约束下的双向扩展机械臂路径规划方法 被引量:3
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作者 刘光辉 高嘉豪 +2 位作者 孟月波 徐胜军 韩九强 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2389-2405,共17页
针对机械臂路径规划方法存在的规划效率低、连杆通过性差、路径粗糙等问题,以渐进最优快速随机搜索树RRT*为基础,提出一种位姿约束下的双向扩展机械臂路径规划方法(PCO-BT-RRT*)。首先,设计目标偏置引导的双向扩展RRT*算法(BT-RRT*),改... 针对机械臂路径规划方法存在的规划效率低、连杆通过性差、路径粗糙等问题,以渐进最优快速随机搜索树RRT*为基础,提出一种位姿约束下的双向扩展机械臂路径规划方法(PCO-BT-RRT*)。首先,设计目标偏置引导的双向扩展RRT*算法(BT-RRT*),改进了RRT*算法的初始化过程,将起始点和目标点分别作为两棵随机树的初始节点,并通过目标偏置策略引导其以一定概率相向生长,加快探索未知区域,在保证路径代价较低的同时提升路径生成速度。其次,提出一种位姿约束路径优化策略(PCO),采用机械臂运动学模型和碰撞检测规则共同约束新节点扩展过程,寻找机械臂可达空间内的避障路径;对生成路径剪枝剔冗,缩短可行路径长度,同时对消冗节点以迭代调整的方式进行平滑优化,提高路径生成质量。通过仿真实验分析,验证了所提方法在路径规划问题上的显著性成效;在自主研发的BIM信息融合下建筑砌筑系统进行真机避障测试,验证了该方法的实用性。 展开更多
关键词 机械臂路径规划 RRT*算法 双向扩展 位姿约束 路径平滑
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一种基于RRT-ConCon改进的路径规划算法 被引量:16
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作者 王凡 冯楠 胡小鹏 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期637-643,共7页
针对RRT算法缺乏稳定性和收敛速度慢的问题,基于RRT-ConCon算法和朝向目标搜索的策略,提出了一种改进的双向搜索路径规划算法.该算法通过改变两条搜索路径的临时扩展目标点,使搜索路径不仅易于朝着目标点方向生长,而且提高了算法的稳定... 针对RRT算法缺乏稳定性和收敛速度慢的问题,基于RRT-ConCon算法和朝向目标搜索的策略,提出了一种改进的双向搜索路径规划算法.该算法通过改变两条搜索路径的临时扩展目标点,使搜索路径不仅易于朝着目标点方向生长,而且提高了算法的稳定性,同时可以保证规划的路径接近最优解.改进的RRT-ConCon算法利用随机节点生成函数,使朝着目标点生长的搜索路径避免陷入局部极小值.同时,为了测试各种仿真实验环境,还设计了一种仿真实验环境平台,实验结果验证了本算法的有效性和稳定性. 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 快速扩展随机树(RRT) 双向搜索树(bi-rrt) RRT-ConCon算法
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基于改进渐进最优的双向快速扩展随机树的移动机器人路径规划算法 被引量:26
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作者 王坤 曾国辉 +2 位作者 鲁敦科 黄勃 李晓斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1312-1317,共6页
针对带启发式的快速扩展随机树(RRT-Connect)算法路径生成的随机性以及渐进最优的双向快速扩展随机树(B-RRT~*)算法收敛速度的缓慢性,提出了一种基于B-RRT~*改进的高效路径规划算法(EB-RRT~*)。首先引入一种智能采样函数,使随机树的扩... 针对带启发式的快速扩展随机树(RRT-Connect)算法路径生成的随机性以及渐进最优的双向快速扩展随机树(B-RRT~*)算法收敛速度的缓慢性,提出了一种基于B-RRT~*改进的高效路径规划算法(EB-RRT~*)。首先引入一种智能采样函数,使随机树的扩展更具方向性,从而减少寻路时间,并提高路径的平滑性;其次在B-RRT~*算法的基础上,在EB-RRT~*算法中加入了一种快速扩展策略,使改进后的算法在自由空间中使用RRT-Connect算法的扩展方式进行快速扩展,而在障碍物空间则使用改进的渐进最优的快速扩展随机树(RRT~*)算法进行扩展,在提高扩展效率的同时避免算法陷入局部最优。将EB-RRT~*算法分别与快速扩展随机树(RRT)、RRT-Connect、RRT~*和B-RRT~*算法进行仿真对比,仿真结果表明,改进后的算法在路径规划效率及路径平滑性方面均明显优于其他算法;且相对于B-RRT~*算法,其在路径规划时间上降低了68.3%,在迭代次数上减少了48.6%。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 快速扩展随机树 带启发式的快速扩展随机树算法 渐进最优的双向快速扩展随机树算法
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