基于改进RRT算法的智能车辆路径规划研究

针对快速搜索随机树(RRT)算法在路径规划中存在目标导向性差、收敛速度慢、路径拐点多的问题，提出了一种改进的RRT算法。改进算法采用渐近区域采样并融合偏向目标采样机制，有效防止随机采样点的反向搜索，提高对采样空间的利用率，保证了采样的方向性；用动态圆规则化处理车辆有效避免碰撞和通过狭窄区域，采用基于三角不等式的方法对路径冗余点进行修剪，在此基础上采用三次B样条线平滑的方法对路径优化。最后通过MATLAB仿真对比分析，证明了上述算法的有效性，并且搜索次数更少，用时更短，规划出的路径效果更优。