改进RRT结合B样条的移动机器人路径规划研究
针对快速扩展随机树(RRT)算法在移动机器人路径规划中的时间过长、路径冗长曲折且平滑度较差等问题,提出一种新的采样节点生成和路径节点选取的改进型RRT算法.该算法以融合采样点概率和目标点引力的方式,再结合动态变随机步长的策略,加快了向目标点的扩展,降低了规划时间;最后为完成路径优化,对利用正向寻优和二次选取过后的路径节点,采用B样条函数进行处理,综合改善了路径的长度及其平滑性.在仿真实验中分别与传统RRT算法,P-RRT算法进行比较,实验结果表明:所提算法在路径长度,规划时间以及路径节点个数均有一定优化,且路径平滑性得到了有效提升.
RRT算法、移动机器人、路径优化、二次选取、B样条
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TP24(自动化技术及设备)
国家自然科学基金;北京信息科技大学重点培育项目
2023-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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