路径规划Informed-RRT^(*)自适应步长移动机器人针对Informed-RRT^(*)算法在路径规划中存在盲目性,收敛速度慢和优化效率低等问题,提出了一种改进的Informed-RRT^(*)算法.首先,寻找初始路径时引入双向贪婪搜索,加快了初始路径寻找速率;其次,在树的生长过程中引入自适应步长代替固定步长进行生长,使得算法面对不同环境都...
为了解决Informed-RRT^(*)算法在路径规划中目的性差,收敛速度慢,路径优化效率低等问题,提出一种基于贪心算法并改变其搜索对象的方法,对Informed-RRT^(*)算法进行优化.首先,在首次路径规划时引入贪心算法思想,当得到一个新节点时判断该节点能否直接到达目标点,增强路径规划的目的性;其次,将潜在最优父节点的搜索对象...
为了解决Informed-RRT^(*)算法在路径规划中目的性差,收敛速度慢,路径优化效率低等问题,提出一种基于贪心算法并改变其搜索对象的方法,对Informed-RRT^(*)算法进行优化.首先,在首次路径规划时引入贪心算法思想,当得到一个新节点时判断该节点能否直接到达目标点,增强路径规划的目的性;其次,将潜在最优父节点的搜索...
路径规划Informed-RRT*针对Informed-RRT*算法在复杂环境重复规划稳定性差,收敛速度慢的问题,提出改进In-formed-RRT*的路径规划算法(Informed Bi-directional RRT*)提升寻找可行路径的稳定性和效率.该算法引入基于状态子集直接采样的反向扩展策略,当路径规划遇到障碍时快速更新采样区间,在障碍物的边界区域获得接近最优路径...
In order to solve the problem of aircraft deck path planning, based on the elliptic sampling of informed rapidly-exploring random tree (Informed-RRT), an informed normal-RRT (IN-RRT ) algorithm using normal distribution sampling was proposed. Firstly, the carrier-based a...