【摘 要】
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路径规划算法被广泛地应用于各种运动规划任务，如机器人运动、自动驾驶等。迄今为止，许多优秀的路径规划算法被提出并被应用于不同领域。对于一个特定的任务环境，选择合适的路径规划算法能更高效地规划出满足约束条件的较优路径。基于群体智能成果，以遗传编程算法为框架，研究快速扩展随机树（RRT）路径规划算法及其变种RRT-Star路径规划算法、RRT-Star-Smart路径规划算法在不同任务环境下的适应度及路
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（No.2017YFB1001802）～～；
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路径规划算法被广泛地应用于各种运动规划任务，如机器人运动、自动驾驶等。迄今为止，许多优秀的路径规划算法被提出并被应用于不同领域。对于一个特定的任务环境，选择合适的路径规划算法能更高效地规划出满足约束条件的较优路径。基于群体智能成果，以遗传编程算法为框架，研究快速扩展随机树（RRT）路径规划算法及其变种RRT-Star路径规划算法、RRT-Star-Smart路径规划算法在不同任务环境下的适应度及路径规划效率，设计出一个路径规划程序自动生成系统。该系统能自主分析当前环境地图特征，并结合RRT路径规划算法及其变种算法的特性，生成新的、更适配当前环境的路径规划算法。生成的路径规划算法能高效地规划出一条从起始点到目标点的可行路径。
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