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摘要:
路径规划是自动导引小车(AGV)控制中的核心问题之一.针对经典RRT算法在静态全局状态空间中随机采样搜索节点时随机性大与效率低的问题,提出了一种改进的RRT(快速搜索随机树)路径规划算法.该算法结合双向搜索功能与自适应目标引力思想,利用双向搜索速度快与自适应目标引力朝目标点方向生长的特性,使AGV在规划路径时路径搜索效率更高,路径更平滑.实验仿真结果证明,改进的RRT算法可以在有效提高路径搜索效率的同时生成最优路径.
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文献信息
篇名 基于改进RRT算法的AGV路径规划研究
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 路径规划 自动导引小车 RRT 双向搜索 自适应目标引力
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 28-31
页数 4页 分类号 TP311
字数 3746字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.172598
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 向凤红 昆明理工大学信息工程与自动化学院 95 413 12.0 17.0
2 毛剑琳 昆明理工大学信息工程与自动化学院 90 337 8.0 14.0
3 胡兵 昆明理工大学信息工程与自动化学院 2 11 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2020(6)
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研究主题发展历程
节点文献
路径规划
自动导引小车
RRT
双向搜索
自适应目标引力
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
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57
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30383
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