基于RRT改进算法的AGV路径规划

摘要：

传统快速扩展随机树(RRT)算法在搜索空间中,随机采样生成我们所需要的树,由树的起始点直到终点,探索出一条无障碍的路径.采样点是均匀随机,导致算法过于随机,生成路径的效率不高且生成路径质量偏低,在面对狭窄通道时容易导致算法局部循环甚至搜索失败,传统算法生成的路径过于曲折不利于跟踪行驶.针对这些问题,改进后的算法在RRT的基础上,增加算法贪婪计算和目标节点的启发;将扩展的采样点重点集中于一定的区域,满足正态分布.仿真实验表明,改进后的算法效率更高,生成路径质量高,面对狭窄通道这个传统难题也可以高质高效地生成一条路径,利于AGV跟踪行驶.

关键词：AGV、RRT改进算法、路径规划、正态分布、启发式变步长

所属期刊栏目：51

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;云南省专业学位研究生教学案例库及研究生优质课程项目

在线出版日期：2023-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：606-611