基于改进RRT算法的移动机器人路径规划方法

针对RRT（快速随机搜索树）算法在复杂环境下规划效率低，且规划的路径不平滑的问题，提出一种改进的RRT算法。首先引入一种全新的目标偏向采样策略，在均匀采样得到的随机点与目标点的连线上随机取一个点作为新的随机点进行树的扩展。其次对冗余路径节点进行剪枝处理，将路径起始节点与后续节点连线与障碍物进行碰撞检测，滤除无效的弯折路径。最后采用多项式插值的方法，依据节点的边界条件进一步对路径进行曲率平滑处理。通过仿真实验验证，论文算法不仅极大地提升了原算法的规划效率，而且在很大程度上优化了路径。