基于多策略融合的改进RRT路径规划算法

作     者：陈澳 朱建阳 蒋林 程浩然 CHEN Ao;ZHU Jianyang;JIANG Lin;CHENG Haoran

作者机构：武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081 

出 版 物：《武汉科技大学学报》 (Journal of Wuhan University of Science and Technology)

年 卷 期：2024年第47卷第4期

页      面：282-289页

学科分类：081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2019YFB1310000) 

主　　题：路径规划 快速扩展随机树 多策略融合算法 目标偏置 动态步长 垂距断点 跳点连线 

摘      要：针对传统快速扩展随机树(RRT)及其衍生算法在路径规划时生成路径效率较低、无效探索点较多等问题,提出一种多策略融合的改进RRT算法。首先利用启发式选择策略确定最合适的扩展节点,然后结合基于目标偏置的自适应动态步长策略,使随机树始终向目标点区域扩展,最后通过垂距断点预优化的跳点连线策略去除冗余点,生成一条没有较大转折角的最短安全路径。通过不同复杂程度的仿真实验和现实环境实验对该算法进行测试。结果表明,与RRT、RRT*和Bi-RRT*算法相比,本文算法在时间消耗上分别减少了大约80%、50%和60%,在路径节点数上分别减少了大约65%、40%和35%。机器人依据该算法可以高效生成一条无碰撞,仅包含起始点、目标点和非突兀转折点的最优路径。