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题名基于RSS_GN RRT算法的狭长空间路径规划
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作者
王萍
潘树国
蔚保国
高旺
胡鹏
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机构
东南大学仪器科学与工程学院
卫星导航系统与装备技术国家重点实验室
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期72-85,共14页
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基金
国家重点研发计划课题(2021YFB3900804)项目资助。
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文摘
针对RRT算法在狭长空间中存在的收敛速度慢及规划路径不平滑的问题,提出了一种RSS_GN RRT算法。为了提升算法的收敛速度,提出了引导节点导向策略与分区域采样策略,极大地减少了算法对无效区域的搜索;其次,算法引入了采样角度约束策略来提高规划路径的质量,并采用父节点拓展选择的方法有效解决了由角度约束引起的迭代次数增加的问题。此外,算法可根据感知信息进行地图地动态重构并规划避障路径,提高了算法在低速动态环境中的适应性。仿真结果显示,在狭长通道环境中,RSS_GN RRT算法在规划路径的耗时上比RRT、Goal_bias RRT、角度约束下的RRT、Informed RRT*及DR-RRT算法分别减少了77.3%,51.9%,84.7%,98.8%和60.3%。在迭代次数上,相比于上述算法,分别减少了95.9%,92%,98.3%,98.3%和89.5%。路径的平均曲率也分别降低了94.1%,93.2%,88.7%,91%和92.9%。仿真结果证明了RSS_GN RRT算法在提升规划速度和改善路径质量方面具有显著优势。同时,本文采用了阿克曼模型的小车实测了算法的局部避障能力。经测试,小车可对行驶途中出现的障碍物进行合理避让。
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关键词
RSS_GN
RRT
RRT
引导节点
分区域采样
角度约束
地图重构
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Keywords
RSS_GN RRT
RRT
guide nodes
region-state sampling
angle constraint
map reconstruction
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN96
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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