针对RRT-Connect算法在复杂环境内的路径规划中存在探索性弱,收敛速度慢,余节点多,搜索路径较长等问题,提出一种改进的RRT-Connect算法.通过引入高质量随机点和动态步长的方法,提高了生成随机树的质量并减少了允余节点数量;采用正向寻优和逆向贪婪的方式,改善了搜索路径较长的问题.实验结果表明,改进RRT-Connect算法平均路...
机械臂的运动规划主要在高维空间中进行。RRT （Rapidly-exploring Random Tree ）算法[1]基于随机采样的规划方式，无需对构型空间的障碍物进行精确描述，同时不需要预处理，因此在高维空间被广为使用。近些年人们对于RRT 算法的研究很多，2000年Kuffner 等提出RRT-connect 算法[2]，通过在起点与终点同时生成两棵随机树...
所提出的采样技术的优势通过一种新算法 Informed RRT* 得到证明。该方法保留了与 RRT* 相同的完整性和最优性概率保证,同时提高了收敛速度和最终解决方案的质量。我们将该算法作为对 RRT* 的简单修改,可以通过更高级的路径规划算法进一步扩展。我们通过实验证明它在收敛速度、最终解决方案成本和找到困难通道的能力方面优...
本项目对经典的 RRT* 算法进行了改进,开发了 Informed-RRT* 算法,用于高效的全局路径规划。Informed-RRT* 通过引入启发式搜索和路径优化策略,在经典 RRT* 的基础上显著提高了路径质量和搜索效率。该算法特别适用于复杂环境中的高维路径规划,能够在保持计算效率的同时找到更优的路径。 理论 RRT(快速随机树)是一种常...
全局路径规划路径平滑针对传统RRT~*全局路径规划算法在多障碍物复杂环境中搜索效率低,占用内存过大,搜索路径不平滑等问题,提出一种基于简化地图的区域采样RRT~*算法(simplified map-based regional sampling RRT~*,SMRS-RRT~*).首先简化处理全局栅格地图,在此基础上寻找从起点到目标点的最优路径点集合,并将该路径...
法和局部路径规划算法。常见的全局路径规划算法都能够找到一条起点到终点最优路 径,但是机器人无法躲避动态障碍物,且算法收敛时间较长;常见的局部路径规划算 法使机器人能够躲避动态障碍物,但机器人从起点到终点的移动轨迹并非最优路径, 且动态避障效果一般。针对以上路径规划算法存在的问题,本文通过改进全局路径规 划...
RRT).根据桥式起重机运行的 特点,对 RRT 算法进行改进,使用双向 RRT 算法,并使树按几率朝目标方向生长,在生成路径时 结合粒子群算法对路径进行平滑处理,得到更适合桥式起重机运行的路径.仿真结果表明,在障碍 物较多且形状各异的复杂环境下进行桥式起重机吊装避障路径规划时得到了安全的路径,证明了方 法的可行性. ...
8.1用move_base路径规划与避障 8.2 ArbotiⅩ上测试move_bαse 8.3 真机器人运行moⅴe_bαse(ROS by example) 279 -- 32:50 App 基于RGB-D的机械臂平面抓取技术(论文讲解仅供参考)若朋机器人 2.1万 24 4:56 App 国内外研究现状怎样写(论文那点儿事儿) 75 -- 4:15 App 用MoveⅠt控制机械臂(若朋...
但是,RRT算法也存在不足,如搜索效率不够高,路径规划的精度不够高等问题。 本文针对RRT算法的这些不足,对其进行了改进,提出一种改进的RRT算法,该算法采用自适应采样步长策略、避免障碍物的策略,优化了算法的搜索效率。同时,采用启发式代价函数和弹簧模型进行路径优化,避免了路径发生抖动的现象。实验结果表明,本算法在...
针对三维静态威胁环境下的无人机航迹规划问题,提出了两种改进蚁群算法。多重启发蚁群算法综合考虑无人机当前位置、待选位置以及目标位置三者之间的距离和威胁分布,并将这些先验知识构造为蚂蚁的多重启发信息,指引蚂蚁的路径搜索,证明了该算法的全局收敛性。同时提出了一种将人工势场法与蚁群算法相结合的人工势场蚁群算法...