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!©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 |...
④针对这些问题，改进的RRT-Connect算法应运而生。一种改进方式是引入启发式信息。通过计算节点到目标点的距离等信息，引导搜索树朝着目标方向扩展。例如使用欧几里得距离来衡量节点与目标点的距离，在每次扩展搜索树时，优先选择距离目标点更近的方向进行扩展。这样可以有效减少搜索的盲目性，提高搜索效率。⑤另一种改进...
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RRTconnect算法机械臂路径规划 下载积分: 2000 内容提示: Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 2021,57(6)随着时代的飞速发展,高度自主化的机器人在人类社会中的地位与作用越来越大。而机械臂作为机器人的一个最主要操作部件,其运动规划问题,例如准确抓取物体,在运动中躲避障碍物等,是现在...
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...
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...
摘要：针对双向快速扩展随机树算法RRT-Connect 在移动机器人路径规划中生成路径绕远、转折多、收敛速度慢等问题，提出一种改进RRT-Connect 算法。对新节点引入考虑祖代点的重选父节点环节，利用三角不等式原理优化部分路径长度，对每一个新节点的生成设置转角约束以减小路径转折，同时设计一种动态步长策略以加快算法的收敛...
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 ...
基于APF和改进RRT*‑connect算法融合的路径规划方法,该方法主要步骤如下:系统初始化,包括初始化地图信息、起始点和目标点位置、结束条件和最大迭代次数等;基于APF和改进RRT*connect融合算法进行路径规划,其中又包括生成随机状态点,k‑d树搜索最近节点,按照APF、RRT算法思想以及动态步长进行新节点扩展等关键步骤;使用B...
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着目标方向搜索,...