【摘 要】
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为了进一步解决移动机器人在动态环境下的路径规划问题,提出了一种改进的快速扩展随机树*(RRT*)算法.首先,引入目标偏置采样以降低RRT*算法的随机性,在静态环境下进行路径初规划.其次,在动态环境下应用该路径,并将初规划的路径作为路径缓存,当路径中出现新障碍物时,将无效路径进行裁剪并进行路径重规划,此时在进行节点采样时,有一定概率选择路径缓存中的点作为新节点,使得新路径更大程度上保持原有路径的趋势.最后,使用MATLAB分别进行初规划、重规划的仿真实验.与传统RRT*算法进行了对比,新的改进算法使用的节点
【机 构】
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西安建筑科技大学 机电工程学院,陕西 西安 710055
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为了进一步解决移动机器人在动态环境下的路径规划问题,提出了一种改进的快速扩展随机树*(RRT*)算法.首先,引入目标偏置采样以降低RRT*算法的随机性,在静态环境下进行路径初规划.其次,在动态环境下应用该路径,并将初规划的路径作为路径缓存,当路径中出现新障碍物时,将无效路径进行裁剪并进行路径重规划,此时在进行节点采样时,有一定概率选择路径缓存中的点作为新节点,使得新路径更大程度上保持原有路径的趋势.最后,使用MATLAB分别进行初规划、重规划的仿真实验.与传统RRT*算法进行了对比,新的改进算法使用的节点数量平均减少了43.19％.“,”In order to solve the problem of path planning of mobile robots in a dynamic environment,an improved rapidly-exploring random tree*(RRT*)algorithm is proposed in this paper.First,the target bias sampling is introduced to reduce the randomness of the RRT* algorithm,and then the initial path planning is carried out in a static environment.Secondly,apply the path in a dynamic environment,and use the initially planned path as the path cache.When a new obstacle appears in the path,the invalid path is clipped and the path is replanned.At this time,there is a certain probability to select the point in the path cache as the new node,so that the new path maintains the trend of the original path to a greater extent.Finally, MATLAB is used to carry out simulation experiments for the initial planning and replanning algorithms,respectively.More specifically,compared with the original RRT* algorithm,the simulation results show that the number of nodes used by the new improved algorithm is reduced by 43.19％ on average.
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