Informed RRT(Informed Rapidly-Exploring Random Tree)算法是RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法的一种优化版本,特别用于路径规划。与基本的RRT算法相比,Informed RRT在建树过程中引入了启发式信息(heuristic information)以提高搜索效率。 在Informed RRT算法中,启发式信息可以是来自目标(goal)的信息,或者是先前搜索...
为解决煤矿机器人视觉SLAM地图中传统路径规划Informed-RRT*算法收敛速度慢,生成路径代价高,甚至无法找到路径等问题,对视觉SLAM建图进行了研究,提出了一种基于八叉树地图的路径规划方法.首先构建稠密点云地图并生成八叉树地图,将八叉树地图转化为易于路径规划的二维栅格地图,在此地图基础上结合人工势场和Informed-RRT*...
针对Informed-RRT*算法初始路径形成缓慢,失败率高及路径质量差的问题,提出基于人工势场法的选点策略.首先,筛选出优质采样点,同时,引入双向直连的贪心策略和动态步长策略,快速获得初始路径并尽快进入遍历寻优阶段;其次,通过新的采样策略及评价函数,保证规划路径更优;最后,对路径优化处理,所得路径更适合移动机器人的行驶....
基于改进RRT~*的移动机器人路径规划算法 RRT~*算法在路径规划过程中确保了其概率完备性和渐进最优性,但仍存在收敛速度慢且产生大而密集的采样空间等问题。为此,在RRT~*的基础上提出一种新的离线路径规划算法... 裴以建,杨超杰,杨亮亮 - 《计算机工程》 被引量: 0发表: 2019年 ...
根据机器人对环境信息的掌握程度可以将路径规划分为全局路径规划和局部路径规划,常见的路径规划算法有基于图搜索的A*算法,基于随机采样的快速随机搜索树算法(简称RRT)及一些智能仿生算法。 但就目前而言,这些算法在狭窄环境和复杂环境下,其鲁棒性不高且容易陷入局部最优。
Informed-RRT^(*)算法路径规划路径优化机器人导航为了解决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...
Informed-RRT^(*)算法路径规划路径优化机器人导航为了解决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...
To address the problems of long planning time, redundant planning path, and even planning failure caused by local constraints in narrow spaces in the rapid exploring random trees (RRT) algorithm when unmanned aerial vehicle is planning a path in a complex environment, an imp...
针对Informed-RRT*算法在路径规划中与动态障碍物的碰撞问题,提出基于Informed-RRT*和人工势场法的改进路径规划算法.该算法引入椭圆区域采样策略和自适应步长策略提高了寻找可行全局路径的稳定性和效率,在静态障碍物边界区域获得最优成本可行路径方案.当机器人按照全局路径运动遇到动态障碍物时,引入裁剪路径分支策略和人工势...
The results show that the IN-RRT algorithm can significantly optimize the search time and search path quality, and can plan a reasonable and feasible smooth path for dynamic scenes.龚立雄陈佳霖黄霄肖杪铃Science Technology & Engineering