基于改进RRT算法的差动机器人路径规划

陈敏; 李笑; 武交峰

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基于改进RRT算法的差动机器人路径规划

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cqvip:为了解决快速扩展随机树(RRT)算法在差动机器人路径规划中存在的最近邻函数不合理、收敛速度慢、路径曲折等问题,提出一种改进RRT算法。该算法沿用RRT算法基本框架,在最近邻函数中添加角度变化,以满足差动机器人自身约束;在节点扩展阶段引入启发步长因子,使扩展步长根据节点位置和扩展方向动态调整,加快搜索效率的同时兼顾规划成功率;对初始规划路径进行修剪和平滑处理,以得到差动机器人的可执行路径。仿真实验结果表明,该算法减少了路径搜索时间,生成的路径更为平滑,易于差动机器人跟踪控制。

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来源
《计算机应用与软件》 |2019年第9期|276-280|共5页
作者
陈敏; 李笑; 武交峰;
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作者单位

广东工业大学机电工程学院广东广州510006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人;
关键词
路径规划; 快速扩展随机树; 差动机器人; 最近邻函数;

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