融合有向D*与RRT*的移动机器人路径规划算法

• 作者: 刘逸凡 黄友锐 韩涛
• 来源期刊: 计算机仿真
• 关键词: 移动机器人 路径规划 快速扩展随机树 算法融合
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 317-322,380
• 页数: 7页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.07.068

摘要

针对快速扩展随机树(RRT)算法在复杂障碍物和狭窄通道环境中收敛速度慢,冗余节点多的问题,提出了一种融合有向D*与RRT*的路径规划算法,用于改善移动机器人在二维环境下路径规划的性能.首先,算法根据初始路径确定关键点,以它为圆心形成采样子集,在之后的迭代中,按概率在圆形子集和全部状态中选择采样空间.然后,利用变距离重新布线,通过大半径重新布线减少冗余节点,再利用小半径重新布线对障碍物顶点和转弯处进行优化,达到缩短路径长度和平滑路径的目的 .仿真结果表明,融合改进算法比对照算法的路径长度缩短了4.30％,搜索时间减少了25.91％,路径总步数减少了50.26％,且可以适应存在连续小洞和狭窄通道的特殊环境.