针对基本的快速拓展随机树算法(rapidly-exploring random tree,RRT^(*))存在搜索随机性大、效率低、路径非最优的缺点,提出一种引入人工势场法算法(artificial potential field method,APF)和Douglas-Peucker算法的改进RRT^(*)-APF-DP...针对基本的快速拓展随机树算法(rapidly-exploring random tree,RRT^(*))存在搜索随机性大、效率低、路径非最优的缺点,提出一种引入人工势场法算法(artificial potential field method,APF)和Douglas-Peucker算法的改进RRT^(*)-APF-DP路径规划算法.在RRT*算法的采样点生成阶段引入变采样范围偏置搜索与步长自适应调整策略,融合重新设计的APF算法的引力与斥力函数,增强路径扩展导向性与绕过障碍物能力.采用重采样策略改进DP算法,优化避障代价与控制点数量.实验结果表明,本算法规划的避障路径满足机械臂的运动要求,且算法规划的避障路径代价、规划时间和路径控制节点数均得到有效改善.展开更多
针对舰载机甲板路径规划问题,在Informed-RRT^(*)(informed rapidly-exploring random tree)的椭圆采样基础上,提出使用正态分布方式采样的IN-RRT^(*)(informed normal-RRT^(*))算法。首先,针对舰载机与运动场景建模,定义舰载机运动约...针对舰载机甲板路径规划问题,在Informed-RRT^(*)(informed rapidly-exploring random tree)的椭圆采样基础上,提出使用正态分布方式采样的IN-RRT^(*)(informed normal-RRT^(*))算法。首先,针对舰载机与运动场景建模,定义舰载机运动约束和避障策略;其次,将正态分布采样策略与椭圆采样相结合,获取优质高效采样点;引入人工势场法,自适应调节随机树的搜索步长值;使用向心Catmull-Rom样条插值法对路径进行平滑优化处理;提出针对动态障碍改进的动态窗口法,实现局部动态避障。最后,运用甲板平面环境实验检验算法性能。结果表明,IN-RRT^(*)算法能显著优化搜索时间和搜索路径质量,可应对动态场景规划出合理可行的平滑路径。展开更多
为实现移动机器人在复杂动态障碍物环境中的避障,提出一种改进的快速随机扩展树(rapidly-exploring random tree,RRT^(*))与动态窗口法(dynamic window approach,DWA)相融合的动态路径规划方法。基于已知环境信息,利用改进RRT^(*)算法...为实现移动机器人在复杂动态障碍物环境中的避障,提出一种改进的快速随机扩展树(rapidly-exploring random tree,RRT^(*))与动态窗口法(dynamic window approach,DWA)相融合的动态路径规划方法。基于已知环境信息,利用改进RRT^(*)算法生成全局最优安全路径。通过消除RRT^(*)算法产生的危险节点,来确保全局路径的安全性;使用贪婪算法去除路径中的冗余节点,以缩短全局路径的长度。利用DWA算法跟踪改进RRT^(*)算法规划的最优路径。当全局路径上出现静态障碍物时,通过二次调整DWA算法评价函数的权重来避开障碍物并及时回归原路线;当环境中出现移动障碍物时,通过提前检测危险距离并转向加速的方式安全驶离该区域。仿真结果表明:该算法在复杂动态环境中运行时间短、路径成本小,与障碍物始终保持安全距离,确保在安全避开动态障碍物的同时,跟踪最优路径。展开更多
RRT^(*)(rapidly-exploring random tree star)算法是机械臂路径规划中的一个重要工具,但在高维空间内的应用表现存在搜索效率低下、对维数的敏感度高、难以快速收敛至优化路径等问题。此外机械臂避障的规划需要考虑到路径的平滑性,但...RRT^(*)(rapidly-exploring random tree star)算法是机械臂路径规划中的一个重要工具,但在高维空间内的应用表现存在搜索效率低下、对维数的敏感度高、难以快速收敛至优化路径等问题。此外机械臂避障的规划需要考虑到路径的平滑性,但是算法生成的路径往往缺乏所需的平滑性,难以直接应用于实际的机械臂操作。针对这些问题,研究提出了一个基于贪心策略的RRT^(*)算法改进版本。新算法改进了代价函数和重连策略,并在高维搜索环境中,通过贪心算法进行偏执采样,自适应地选取预设路径节点,从而提高搜索效率,增强轨迹的平滑性并进行直接应用。通过Matlab、ROS仿真和机械臂实际应用避障实验,验证了改进的RRT^(*)算法在三维空间中的高效性和优越性,尤其是在搜索效率与路径平滑性等方面。展开更多
RRT(Rapidly exploring Random Tree)是一种基于采样的路径规划算法,非常适用于机器人的路径规划中,但是传统RRT^(*)算法存在耗时长、占用内存较大等缺点。所以针对这些问题提出一种改进RRT^(*)算法,该算法优化了父节点选取范围,在传统...RRT(Rapidly exploring Random Tree)是一种基于采样的路径规划算法,非常适用于机器人的路径规划中,但是传统RRT^(*)算法存在耗时长、占用内存较大等缺点。所以针对这些问题提出一种改进RRT^(*)算法,该算法优化了父节点选取范围,在传统随机采样机制的基础上引入了目标偏置采样和启发式策略,减少了算法耗时且缩短了路径长度;引入了节点拒绝策略,消除转弯角太大的冗余路径的同时也进一步提升了算法效率。利用MATLAB进行了仿真实验验证,结果表明改进RRT^(*)算法能在更短的时间内搜索到一条从起点到终点的最短无碰路径,并且可以很好地应用于机械臂的路径规划中。展开更多
文摘针对基本的快速拓展随机树算法(rapidly-exploring random tree,RRT^(*))存在搜索随机性大、效率低、路径非最优的缺点,提出一种引入人工势场法算法(artificial potential field method,APF)和Douglas-Peucker算法的改进RRT^(*)-APF-DP路径规划算法.在RRT*算法的采样点生成阶段引入变采样范围偏置搜索与步长自适应调整策略,融合重新设计的APF算法的引力与斥力函数,增强路径扩展导向性与绕过障碍物能力.采用重采样策略改进DP算法,优化避障代价与控制点数量.实验结果表明,本算法规划的避障路径满足机械臂的运动要求,且算法规划的避障路径代价、规划时间和路径控制节点数均得到有效改善.
文摘针对舰载机甲板路径规划问题,在Informed-RRT^(*)(informed rapidly-exploring random tree)的椭圆采样基础上,提出使用正态分布方式采样的IN-RRT^(*)(informed normal-RRT^(*))算法。首先,针对舰载机与运动场景建模,定义舰载机运动约束和避障策略;其次,将正态分布采样策略与椭圆采样相结合,获取优质高效采样点;引入人工势场法,自适应调节随机树的搜索步长值;使用向心Catmull-Rom样条插值法对路径进行平滑优化处理;提出针对动态障碍改进的动态窗口法,实现局部动态避障。最后,运用甲板平面环境实验检验算法性能。结果表明,IN-RRT^(*)算法能显著优化搜索时间和搜索路径质量,可应对动态场景规划出合理可行的平滑路径。
文摘为实现移动机器人在复杂动态障碍物环境中的避障,提出一种改进的快速随机扩展树(rapidly-exploring random tree,RRT^(*))与动态窗口法(dynamic window approach,DWA)相融合的动态路径规划方法。基于已知环境信息,利用改进RRT^(*)算法生成全局最优安全路径。通过消除RRT^(*)算法产生的危险节点,来确保全局路径的安全性;使用贪婪算法去除路径中的冗余节点,以缩短全局路径的长度。利用DWA算法跟踪改进RRT^(*)算法规划的最优路径。当全局路径上出现静态障碍物时,通过二次调整DWA算法评价函数的权重来避开障碍物并及时回归原路线;当环境中出现移动障碍物时,通过提前检测危险距离并转向加速的方式安全驶离该区域。仿真结果表明:该算法在复杂动态环境中运行时间短、路径成本小,与障碍物始终保持安全距离,确保在安全避开动态障碍物的同时,跟踪最优路径。
文摘RRT^(*)(rapidly-exploring random tree star)算法是机械臂路径规划中的一个重要工具,但在高维空间内的应用表现存在搜索效率低下、对维数的敏感度高、难以快速收敛至优化路径等问题。此外机械臂避障的规划需要考虑到路径的平滑性,但是算法生成的路径往往缺乏所需的平滑性,难以直接应用于实际的机械臂操作。针对这些问题,研究提出了一个基于贪心策略的RRT^(*)算法改进版本。新算法改进了代价函数和重连策略,并在高维搜索环境中,通过贪心算法进行偏执采样,自适应地选取预设路径节点,从而提高搜索效率,增强轨迹的平滑性并进行直接应用。通过Matlab、ROS仿真和机械臂实际应用避障实验,验证了改进的RRT^(*)算法在三维空间中的高效性和优越性,尤其是在搜索效率与路径平滑性等方面。
文摘RRT(Rapidly exploring Random Tree)是一种基于采样的路径规划算法,非常适用于机器人的路径规划中,但是传统RRT^(*)算法存在耗时长、占用内存较大等缺点。所以针对这些问题提出一种改进RRT^(*)算法,该算法优化了父节点选取范围,在传统随机采样机制的基础上引入了目标偏置采样和启发式策略,减少了算法耗时且缩短了路径长度;引入了节点拒绝策略,消除转弯角太大的冗余路径的同时也进一步提升了算法效率。利用MATLAB进行了仿真实验验证,结果表明改进RRT^(*)算法能在更短的时间内搜索到一条从起点到终点的最短无碰路径,并且可以很好地应用于机械臂的路径规划中。
