《改进的RRT路径规划算法》是刘恩海、高文斌等人2019年在《计算机工程与设计》第8期发表的学术论文。该论文针对传统快速扩展随机树（RRT）算法存在的随机性大、路径质量不稳定等问题，提出通过目标导向扩展策略和关键点提取方法优化算法。仿真实验表明改进算法有效缩短路径规划时间，提升路径接近最优解的能力。论文发表后，截至
针对消毒机器人在密集环境下利用快速搜索随机树(RRT)进行节点随机扩展时定位能力弱、搜索成功率低的问题,本文提出了一种基于人工势场引导采样和模糊自适应扩展的改进APF-GFARRT*(人工势场引导模糊自适应快速搜索随机树)算法。 针对RRT*算法中树生长固有的随机性,引入APF和RRT*相结合的方法,增强了采样过程的针对性。
,再进行下一次搜索) 连接点用曲线(OBVP等方法) 二RRT算法分析: 优点 1.相对于PRM更针对性,快 缺点 1.不一定最优 2.不光滑 不利于控制 3. 对于狭窄环境 不那么高效改进思路...*树在实时构建更新 实时改变起点 二 高级的基于采样的算法informedRRT*改进思想:改进采样方式: 把采样过程限制在椭圆内算法过程: 1...
RRT*算法也是RRT算法的一种改进型,由S.Karaman和E.Frazzoli于2011年提出。RRT*与基本RRT算法的主要区别在于RRT*算法引入了对新生成节点相邻节点的搜索,目的是选择低代价的父节点,除此之外还有重新布线的过程进一步减小路径代价,是解决高维的最优路径规划问题的一个突破性的方法。RRT*算法是渐进最优的,若给定足够的运...
RRT*算法是渐进最优的,若给定足够的运行时间,RRT*算法总是收敛到最优解。尽管RRT*算法在一定程度上解决了RRT算法的优化问题,但是搜索新的父节点和重新布线过程也使得算法的效率大大减少。近年来,研究者们也提出了很多RRT*的改进型。 当移动机器人面临未知环境时,只能依靠及时地反馈信息逐步规划路径,这样虽然很难...
摘要:针对快速随机扩展树(Rapidly-Exploring Random Trees,RRT)算法在规划路径中随机性较大、扩展效率较低且规 划的路径不利于机器人移动等缺点 ,提出一种改进的 RRT算法。首先 ,加入目标偏向策略和自适应步长策略 ,减小 RRT 的随 机性 ,增强路径规划的鲁棒性和算法的探索能力;其次 ,引入改进的人工势场法 ,使算...
RRT算法基本介绍：RRT算法通过随机增长一棵探索树来寻找从起点到目标点的路径。该树从起点开始，逐步向整个搜索空间延伸，直至触达目标点或达到预定的迭代次数。其核心步骤包括：首先在配置空间中随机选取一个点作为起始样本，然后在树中找到与该样本最近的节点，并以此为起点朝向随机样本方向扩展一定距离，生成新的节点...
摘要:针对RRT*算法应用于无人机航迹规划时采样效率低、收敛速度慢、航迹代价大的问题,采用势场法引导树扩展加快算法收敛速度,优化算法重选父节点及重新布线过程生成比RRT*算法代价更小的初始航迹,基于初始航迹构建启发式采样区域更有效的优化...
为了解决面向快速扩展随机树(RRT)方法的路径规划存在环境探索能力不足、收敛速度慢、路径质量差的问题,提出一种适用于机械臂的全局自适应步长与节点拒绝RRT路径规划算法,首先提出一种全局自适应步长的方法,根据地图中障碍物的空间大小自适应地...
一、改进RRT算法的各个策略 对于传统RRT算法,由于随机点在地图空间的选取过于随机,导致传统RRT算法在寻找目标点的目标引导性能较差,使算法在整个地图内搜索目标点,从而较多地探索了地图中的无用空间,加大了算法的计算量。同时,算法在得到初始路径后,路径由于是随机点引导生成的路径点,所以路径中的路径点会有曲折性较大...