针对包含狭窄通道复杂环境的高效RRT*路径规划算法

摘要：

针对RRT*算法在狭窄通道等复杂环境产生大量节点和收敛速度慢的问题,提出一种基于多种启发式策略和强化节点机制改进的高效RRT*路径规划算法(heuristic node enhancement informed RRT*,HNEI-RRT*).该算法首先采取组合启发式采样策略,快速找到初始路径之后在启发式子集内完成采样;同时提出启发式节点拒绝策略,拒绝不满足预设条件的节点参与后续扩展;其次,该算法提出强化节点机制,扩大节点蕴涵的信息,提高节点利用率.在各种障碍物分布和狭窄通道的复杂环境中的仿真结果表明,HNEI-RRT*算法的节点数量、收敛时间相比其他五类RRT*改进算法更少,验证了该算法能够节省内存花销的同时有效提高收敛速度.

关键词：移动机器人;快速探索随机树;路径规划;改进RRT*;启发式;强化节点

所属期刊栏目：38

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点研发计划资助项目2018YFB1307401

在线出版日期：2021-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2308-2314