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基于B-RRT^(*)FND算法的移动机器人路径规划 被引量：4
1
作者 张腾龙 李擎 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期3121-3127,共7页
针对RRT^(*)FN算法获取路径解的速度慢,且无法应用于动态环境等问题,提出固定节点数的动态双向渐近最优快速随机扩展树算法(bidrectional RRT^(*)fix-node dynamic,B-RRT^(*)FND),用于解决移动机器人在二维空间内快速实时获取无碰撞路... 针对RRT^(*)FN算法获取路径解的速度慢,且无法应用于动态环境等问题,提出固定节点数的动态双向渐近最优快速随机扩展树算法(bidrectional RRT^(*)fix-node dynamic,B-RRT^(*)FND),用于解决移动机器人在二维空间内快速实时获取无碰撞路径的问题.所提出算法基于RRT^(*)FN算法,采用双向贪婪搜索方法加快路径搜索速度,解决单向RRT算法由于随机采样的盲目性造成的搜索速度慢、在狭窄环境下难以搜索到解的问题;利用固定节点算法在规划过程中不占用过多计算量的特点,在路径迭代优化过程中,实时更新地图信息,并对被破坏的原始路径进行修复重连,以完成算法的动态规划.将所提出算法与RRT、RRT^(*)FN等算法在3种环境下进行对比仿真,验证结果表明,所提出算法在规划速度、路径解长度以及动态规划性能方面具有较好效果. 展开更多
关键词 移动机器人 RRT^(*)FN算法 动态路径规划 双向贪婪搜索 渐近最优 路径修复
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