基于人工势场引导的改进RRT机器人路径规划算法

针对随机扩展树收敛速度慢、效率低的缺点,提出以人工势场引导节点向目标点逼近,并与改进的转换测试结合实现树扩展的自适应调控。采用人工势场算法建立采样节点的价值函数,使得随机扩展树不断向低代价空间扩展,当陷入局部极小值时,对RRT算法的采样策略进行调节、自适应地寻找逃离路径,使搜索过程快速跳出局部极小值。仿真实验表明,人工势场引导随机树渐进目标点,并与转换测试结合,提高了算法的搜索效率。