基于AGD-RRT算法的机械臂路径规划

针对RRT（rapidly-exploring random tree）算法在进行机械臂路径规划过程中存在的拓展导向性差、冗余节点多、路径质量差等问题，提出了一种基于AGD-RRT（adaptive goal-directed RRT）的算法。首先，该算法构建了一种动态的目标偏向概率函数，实时调整对目标点进行采样的概率以达到自适应目标导向的效果，减少了无用节点的生成，提高了收敛速度。其次，采用贪婪收敛策略，防止了随机树在目标周围时的盲目扩张。搜索结束后，采用节点剔除法剔除路径中的冗余节点，并用B样条曲线对轨迹进行平滑处理，提高了路径质量。然后在二维、三维环境中进行了对比仿真实验，验证了该算法的可行性与优越性。最后进行了样机实验，验证了所提算法在机械臂关节空间进行路径规划的可行性。     

基于AHMRRT的移动机器人路径规划算法

为解决单向快速探索随机树(rapid exploring random tree,RRT)算法路径规划效率低且易陷入局部极小点的问题,提出了一种自适应启发式多快速探索随机树(adaptive heuristic multiple rapid exploring random tree,AHMRRT)路径规划算法.一方面,基于多随机树构建策略的AHMRRT算法可以在起始点、目标点、子目标点生成4棵随机树,同时进行扩展搜索,从而提高路径规划效率;另一方面,通过在单棵随机树生长过程中添加自适应启发式偏置因子,AHMRRT算法可以根据环境中障碍物的情况自适应地改变新节点的生成策略.探索自由空间时,该算法可以在偏置因子的作用下迅速向目标点扩展以提高搜索效率;探索多障碍物空间时,该算法将调用随机采样函数以防止落入局部最优.在仿真实验中,设计了4种环境下AHMRRT算法与随机概率目标快速探索随机树(probability goal RRT,PGRRT)、双向快速探索随机树(bidirectional RRT,BRRT)算法的对比实验,仿真实验结果证明了该算法的可行性和高效性.     

一种用于无人车路径规划的改进双向快速扩展随机树算法研究

快速扩展随机树(RRT)算法在生成采样点时,采用随机扩展策略进行盲目搜索,导致路径生长过程中缺乏方向性且规划速度缓慢.针对此问题,提出了一种改进双向快速扩展随机树算法(Bi-RRT).首先,在节点的生成方式上,同时生成两个采样点,通过舍弃距离目标点较远的采样点来提高采样效率,确保采样点的有效性,加快路径规划速度;然后,结合自适应采样目标偏向策略,使路径的规划更具有方向性,能够逃离局部极小值.同时在规划过程中,两棵随机树分别选择对方生成的最新节点作为目标,以降低众多繁杂节点的产生,使路径生成更具有目的性;接着利用Matlab软件,将改进Bi-RRT算法同基本RRT和Bi-RRT两种路径规划算法进行对比分析.仿真结果表明,研究算法能缩短规划时间、减少迭代次数,具有较好的可行性和有效性.最后进行了样车实验,验证了研究算法的可靠性.     

基于改进RRT~*算法的路径规划

针对标原始快速扩展随机树星(RRT~*,Rapily-exploring random Tree Star)算法在寻求最短路径过程中存在搜索时间长和收敛速率缓慢的问题,提出一种改善的RRT~*算法。该算法首先利用目标偏置策略减少RRT~*的随机性,然后在此基础上提供了一种改进的步长扩展方法,称为规避步长延伸法,可以使随机树在向着目标点迅速延伸的同时,又能避免陷入局部最小值,合理地避开障碍物。通过MATLAB仿真实验证明,该算法在保证RRT*算法的概率完备性和渐近最优性的前提下,可有效地减少搜索时长和加快收敛速率。     

基于采样空间约束的改进RRT算法

由于水下环境比陆地环境复杂，在进行机器人水下路径规划时，利用传统算法规划的路径质量较差。为此，提出一种基于采样空间约束的改进快速扩展随机树(RRT)算法。首先，提取边界点，通过凸包算法划定障碍范围；其次，利用膨胀算法对划定的范围做区域膨胀，对采样空间进行约束；最后，通过对随机节点的四个特征进行计算，确定采样点的概率，为采用点的选择提供导向性，缩短因采样空间过大而导致过长寻路时间，提高路径质量。通过在PyCharm环境下的仿真实验对比RRT算法、RRT^*算法和改进后的RRT算法，实验结果表明改进的RRT算法各项性能均优于RRT算法和RRT^*算法。     

基于改进RRT-Connect算法的路径规划研究

传统移动机器人的路径规划算法环境障碍建模复杂且容易陷入局部最小值，而基于采样的快速扩展随机树(RRT)算法通过随机节点快速扩展路径搜索效率低。RRT-Connect算法在RRT算法基础上提升了搜索效率，但存在路径曲折的问题。为此，在RRT-Connect算法基础上通过加入人工势场引导增长方法和目标偏置采样方法，改进算法规划路径的平滑性和速度。为验证改进算法的有效性，与RRT算法、RRT-Connect算法在不同复杂度环境中的执行性能进行比较。仿真实验的结果表明，改进算法在三种不同环境下的路径规划时间和路径规划长度以及标准差稳定性方面均优于其他两种算法。     

基于融合改进双向RRT与人工势场法路径规划

由于快速扩展随机树(RRT)算法在路径规划中存在速度慢,计算量大和效率低等问题,提出一种双向快速扩展随机树(RRT)算法与人工势场法(APF)相结合的路径规划。首先,利用人工势场法(APF)进行局部路径规划,提供运动路径。其次,使用改进的快速扩展随机树算法选择临时目标点,用以解决路径规划时陷入最小值的问题,将人工势场法(APF)引入双向RRT算法中。将局部路径规划与全局路径规划相结合,缩短运行时间和路径长度,基于仿真实验表明,该方法在运行时间、路径长度和迭代次数等方面都得到显著提高。     

基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法

针对复杂环境下的机器人路径规划问题，提出了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法。以机器人出发点为随机树的根节点，通过扩展，逐渐增加叶节点直至随机树的叶节点中包含了目标点。从出发点到目标点之间的一条以随机树的边组成的路径就是目标路径。研究表明在同样的环境下与遗传算法、A^＊算法相比该方法能在更短的时间内找到更优的路径。仿真实验也表明，即使在随机生成的复杂环境下，利用该算法也可以快速规划出一条全局优化路径，且能安全避障。     

基于区域采样随机树的客车局部路径规划算法

为解决结构化道路环境下自动驾驶客车的路径规划问题,针对双车道避障工况提出了一种区域采样随机树RS-RRT算法。在采样阶段,集成高斯分布采样和局部偏向性采样来提高路径规划算法的搜索效率。在随机树扩展阶段,考虑了客车和障碍物的实际尺寸,利用分离轴定律(SAT)实时检测客车和周围障碍物的碰撞风险。在后处理阶段,结合安全性和舒适性的目标,融合了驾驶共识、安全距离模型和路径平滑算法对规划的路径进行修正。为验证RSRRT算法的有效性,搭建了商用车电液转向系统硬件在环试验台,利用TruckSim构建仿真场景,通过MATLAB和TruckSim的联合仿真实现算法的验证。试验结果表明:与基本RRT和目标偏向性RRT(Goal-biasing RRT)相比,本文算法在节点数量、路径长度和运行时间上均有优势,生成的路径满足客车动力学和路径跟踪要求。     

应用改进随机树算法的无人艇局部路径规划

针对无人艇航速高及实时性要求高的特点,为满足路径规划需要,在经典快速扩展随机树(RRT)算法的基础上,设计一种基于改进RRT算法的局部路径规划方法,引入抑制因子、限定转角和距离启发信息,改进生长点和探索点的选择,提高了算法速度.为兼顾航行距离最短和无人艇操控性能的特殊要求,对规划路径采取多余航点处理以及考虑回转性能的平滑处理.以海上和湖上典型雷达图像的处理结果为环境模型,进行局部路径规划试验.试验结果表明:该方法可以快速完成路径搜索,在提高搜索效率的同时缩短了规划距离,优化处理后的航线更适用于无人艇的跟踪,满足无人艇规划系统的要求.