引入本地树的适应偏置机器人路径规划算法

• 作者: 唐陈诚 张恒 朱向阳 盛鑫军
• 来源期刊: 机电一体化
• 关键词: 路径规划 RRT 随机采样算法 目标偏向 本地树
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 研究·开发
• 页码范围: 10-16,50
• 页数: 8页
• 字数: 4057字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16413/j.cnki.issn.1007-080x.2018.06.002

摘要

针对机器人多维度路径规划问题,提出一种改进RRT(快速扩展随机树)算法,ab-RRTlt(adaptive biased RRT with local tree).该算法采纳目标偏置策略,引入自适应指数pab随规划过程改变偏置概率Pb.根据Pb判断适应环境,于简单环境呈偏向性生长趋势,于复杂环境呈均匀生长趋势,并引入本地树生长策略提高算法于狭窄空间等复杂环境的避障能力及规划稳定性.分别于二维、三维空间取几类不同类型、不同复杂度的典型作业环境进行仿真分析,验证了ab-RRTlt算法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	盛鑫军	上海交通大学机器人研究所	32	121	6.0	10.0
2	朱向阳	上海交通大学机器人研究所	30	231	9.0	14.0
3	张恒	上海交通大学机器人研究所	6	8	2.0	2.0
4	唐陈诚	上海交通大学机器人研究所	1	0	0.0	0.0