其中Goal-Bias算法将目标节点作为采样点出现,并且算法中还可以控制目标点出现的概率。ExtendRRT算法,引入路径点集合,加快了收敛速度,提高了路径的稳定性。Bi-RRT算法和RRT-Connect算法从初始点和目标点生成两棵树,直到两棵树连在一起算法收敛,这种改进型提高了算法的效率。Local-tree-RRT算法针对随机采样算法狭窄通道难...
尽管许多研究人员在改进RRT(快速随机树)算法的采样和扩展方法,限制采样域方面取得了一定成效,但这些改进算法仍不能直接应用于消毒机器人系统。例如,RRT-Connect算法在构建双向树时指导不够明确,这可能导致更多的随机路径,尽管收敛速度快。RRT*引入“重连(rewire)”过程优化了搜索树的结构,但在具有狭窄通道和入口的密集...
为了克服这些局限，研究者们提出了多种改进方法，包括引入成本函数以寻求更优路径的RRT*算法、从起点和终点同时生长树的RRT-Connect算法、增加目标点选择概率以提高搜索效率的Goal Biasing技术、对路径进行平滑处理的平滑算法、结合启发式信息指导树生长的启发式搜索方法，以及根据环境特征动态调整步长的动态域RRT算法等。这...
一个优秀的路径规划算法应该像一部万能钥匙一样适用于各种场景和需求。因此,在改进RRT-Connect算法时,我们应该注重其与其他技术的兼容性和整合能力,确保它能够在不同平台和应用中发挥最大效用。 综上所述,改进RRT-Connect算法是一项充满挑战但又极具前景的任务。通过引入机器学习、模拟群体智能、优化计算效率以及增强...
RRT是由 Lavalle等提出的基于采样的路径规划 算法。该算法理论上可 以解决任意维度空间的路径 规划问题 ,但在高维空间中速度比较慢。因此 ,其又 提出改进算法 RRTConnect[1],通过双树扩展提高算 法速度。为解决 RRT算法易产生高成本路径的问题, Karaman等[7]提出最优路径规划算法 RRT 。该算法 通过在每次迭代中...
ObiRRT使用改进的 RRTConnect算法快速得到较低成本路径,通过路径修剪得到关键点,围绕关键点提出三种采样空间并进行采样,通过不断更新关键点从而得到最优或接近最优的路径。平面和机械臂关节空间下的仿真实验表明,ObiRRT算法运行时间仅为 RRT 算法的... 文档格式:PDF | 页数:6 | 浏览次数:230 | 上传日期:2022-04...
专利摘要显示，本发明提供一种基于改进RRT‑Connect的机器人路径规划方法，该方法采用快速探索树的双向增长方案，使两棵快速探索树同时从起点和终点向外进行探索和扩展，以加快寻径的收敛速度。同时，采用灰狼算法引导随机点的产生位置，加快两棵快速探索树的相交，从而提升整个寻径过程的效率和准确性。天眼查资料显示，...
RRT-Connect算法有两棵树,具有双向搜索的引导策略,并且在 生长方式基本不变的基础上加上了贪婪策略加快了搜索速度,减少了空白区域的无用 Informed-RRT*[28] 搜索。算法在重选父节点与重布线阶段将采样点限制在一个椭圆内, [29] 从空间上约束了采样点的采样范围,提高了优化效率。RRT*-Smart算法将RRT* 中优化的...
双树RRT是在原本RRT的基础上多加了⼀颗随机探索树,各自从起点和终点向外探索拓展,直到两棵树相遇时规划算法收敛。这种改进过的探索策略可以⼤⼤提⾼RRT的运⾏效率。 双树RRT中存在两颗随机树,我们将其命名为A和B,A以起点为根节点,B以终点为根节点。两颗随机树的拓展方式和单树RRT的别无二致,同样都需...
改进RRT Connect双足机器人路径规划算法 摘要:针对当组态空间内存在大量的窄道时,快速搜索随机树算法(RRT)难以取得连通路径的问题,提出了一种改进的RRTConnect算法。该算法利用改进的桥梁检测(Bridge Test)算法来识别和采样窄道,使得路径规划在窄道内能轻易取得连通性;同时将RRTConnect算法与任意时间算法相结合,显著地减...