检索结果-南通市图书馆

现代防御技术 2023年第4期51卷 116-125页

作者：于强彭昭鸿黎旦李利彬高艺成哈尔滨工程大学智能科学与工程学院黑龙江哈尔滨150000 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心山东青岛266000

针对Informed-RRT(rapidly-exploring random tree)^(*)算法收敛速度慢、优化效率低和生成路径无法满足实际需求等问题,开展了基于MI-RRT^(*)(Modified Informed-RRT^(*))算法的路径规划研究,通过引入贪心采样和自适应步长的方法提高算... 详细信息

针对Informed-RRT(rapidly-exploring random tree)^(*)算法收敛速度慢、优化效率低和生成路径无法满足实际需求等问题,开展了基于MI-RRT^(*)(Modified Informed-RRT^(*))算法的路径规划研究,通过引入贪心采样和自适应步长的方法提高算法的收敛率,减少路径生成时间、降低内存占用;利用最小化Snap曲线优化的方法使路径平滑的同时动力也变化平缓,达到节省能量的效果,并提供实际可执行的路径。最后通过多组不同复杂度的实验环境表明,较Informed-RRT^(*)算法MI-RRT^(*)算法稳定性更高、所得规划路径平滑可执行,并且能够减少20%的迭代次数和25%的搜索时间,得出在开阔以及密集环境中MI-RRT^(*)算法较Informed-RRT^(*)和RRT^(*)算法有明显的优势。

关键词： Informed-RRT^(*)算法贪心采样自适应步长 MI-RRT^(*) 最小化Snap曲线优化 RRT^(*)算法

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