| 针对包含狭窄通道复杂环境的高效RRT▲*△路径规划算法 |
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| 引用本文： | 仲健宁,向国菲,佃松宜.针对包含狭窄通道复杂环境的高效RRT▲*△路径规划算法[J].计算机应用研究,2021,38(8):2308-2314. |
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| 作者姓名： | 仲健宁 向国菲 佃松宜 |
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| 作者单位： | 四川大学 电气工程学院,成都610065 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划资助项目(2018YFB1307401) |
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| 摘 要： | 针对RRT*算法在狭窄通道等复杂环境产生大量节点和收敛速度慢的问题,提出一种基于多种启发式策略和强化节点机制改进的高效RRT*路径规划算法(heuristic node enhancement informed RRT*,HNEI-RRT*).该算法首先采取组合启发式采样策略,快速找到初始路径之后在启发式子集内完成采样;同时提出启发式节点拒绝策略,拒绝不满足预设条件的节点参与后续扩展;其次,该算法提出强化节点机制,扩大节点蕴涵的信息,提高节点利用率.在各种障碍物分布和狭窄通道的复杂环境中的仿真结果表明,HNEI-RRT*算法的节点数量、收敛时间相比其他五类RRT*改进算法更少,验证了该算法能够节省内存花销的同时有效提高收敛速度.
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| 关 键 词： | 移动机器人 快速探索随机树 路径规划 改进RRT* 启发式 强化节点 |
| 收稿时间： | 2020/11/27 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/7/7 0:00:00 |
Efficient RRT*path planning algorithm for complex environments with narrow passages |
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| Zhong Jianning,Xiang Guofei and Dian Songyi.Efficient RRT*path planning algorithm for complex environments with narrow passages[J].Application Research of Computers,2021,38(8):2308-2314. |
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| Authors: | Zhong Jianning Xiang Guofei and Dian Songyi |
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| Affiliation: | College of Electrical Engineering, Sichuan University,, |
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