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普适性等措施,我们有望打造出一款更为强大、智能且适应性广泛的机器人路径规划系统。这将不仅推动机器人技术的发展,也将为人类社会带来更多便利和惊喜。让我们共同期待这一天的到来吧!©...
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...
摘要 针对 RRT 算法速度较慢问题,提出一种快速收敛至最优路径的最优双向快速扩展随机树(OptimalBidirectionalRapidlyexploringRandomTrees,ObiRRT)算法。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...
基于改进的RRT *-connect 算法机械臂路径规划 刘建宇，范平清 上海工程技术大学机械与汽车工程学院，上海201620 摘 要：基于双向渐进最优的RRT*-connect 算法，对高维的机械臂运动规划进行分析，从而使规划过程中的搜索路 径更短，效率更高。将目标偏向策略引入采样过程，同时对采样点区域进行约束，保证每次采样都能朝...
摘要 传统移动机器人的路径规划算法环境障碍建模复杂且容易陷入局部最小值,而基于采样的快速扩展随机树(RRT)算法通过随机节点快速扩展路径搜索效率低。RRT-Connect算法在RRT算法基础上提升了搜索效率,但存在路径曲折的问...展开更多 Traditional path planning algorithms for mobile robots have complex modeling of ...
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...
针对双向快速扩展随机树(RRT-Connect)在复杂环境中路径规划的采样具有随机性问题,提出一种人工势场法与RRT-Connect算法结合的改进算法(PRRT-Connect),优化采样和扩展策略;同时采用选择性启发因子选择改进算法搜索树新节点产生的方向;最后根据无人机的性能约束对规划出的路径进行修剪以及采用三阶贝塞尔曲线对最终的路径进行...
(RRT-connect)的改进型算法.根据四旋翼无人机的微分平坦特性,合理设计了规划空间;引入转角约束和路径修剪方法,在保证规划实时性的基础上使所规划路径的平均长度缩短了19%;通过B样条函数对路径进行平滑处理,使生成的轨迹具有二阶几何连续性,同时能避免与障碍物区域发生碰撞.经多次重复对比试验,证实了提出算法的有效性...
针对RRT*-Connect算法在机械臂运动规划过程中存在效率低,精度差等问题,本文提出一种基于自适应步长的启发式RRT*-Connect机械臂运动规划算法.引入目标偏向策略进行椭球子集约束采样,使采样点能够更快地收敛到最优值.在扩展节点时,设计一种自适应步长策略以减少算法的迭代次数,并有效缩短规划路径的长度.当搜索树中总节点...
本发明提出了一种基于改进RRT‑Connect算法的机器人运动路径规划方法,包括以下步骤:建立机器人运动的自由空间模型,并确定机器人在自由空间中运动的起始点和目标点;同时以起始点和目标点为起点分别扩展RRT随机树,搜索过程中,基于动态步长策略和目标偏向策略来搜索新节点,每搜索到一个新节点,将其加入到对应的随机树中,...