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搬运机器人动态RRT*增强路径规划算法研究
1
作者 温海骏 孟宇婷 《包装工程》 北大核心 2026年第3期133-145,共13页
目的针对工厂搬运机器人使用传统RRT*算法在复杂环境中规划路径时存在的随机采样冗余性高、收敛速度慢、路径局部震荡显著等问题,提出了一种动态RRT*增强路径规划算法(Dynamic Enhanced RRT*,DE-RRT*)。方法首先,引入变步长最小均方(VSS... 目的针对工厂搬运机器人使用传统RRT*算法在复杂环境中规划路径时存在的随机采样冗余性高、收敛速度慢、路径局部震荡显著等问题,提出了一种动态RRT*增强路径规划算法(Dynamic Enhanced RRT*,DE-RRT*)。方法首先,引入变步长最小均方(VSS-LMS)算法,实现对步长的动态控制,进而随偏离终点误差的变化而调整步长;其次,构建不同安全等级的可通行区域,将障碍物区域膨胀2次,以不同的优先等级,减少树枝延伸无效的情况;再次,通过限制采样角度、控制“树”总长,提高探索效率;最后,结合机器人运动特性,采用3次B样条曲线对规划路径进行平滑处理,显著降低拐角数量。结果与RRT*、IRRT*相比,DE-RRT*在搜索效率和路径质量方面均有显著提升,平均迭代次数降低35%~45%,规划路径长度平均缩短10%~20%;实车实验结果表明,与RRT*路径相比,DE-RRT*总长缩短43.4%,整体用时减少50.3%,同时,平滑性更具优势。结论改进后的算法在长度、时效性及平滑性上均取得较好表现,能够为实现工厂智能物流系统的搬运机器人路径规划提供新的解决方案。 展开更多
关键词 de-rrt* 路径规划 动态采样策略 局部增强
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优化改进RRT^(*)和APF的无人机航迹规划算法
2
作者 杨彦新 姜香菊 《电光与控制》 北大核心 2025年第10期34-40,共7页
针对RRT^(*)算法在无人机航迹规划过程中搜索时间长、收敛速度慢、路径不平滑等问题,将人工势场法与RRT^(*)算法相融合,提出全局与局部规划算法相融合的航迹规划算法。首先,指明了无人机的航迹规划指标和代价函数;其次,将人工势场法的... 针对RRT^(*)算法在无人机航迹规划过程中搜索时间长、收敛速度慢、路径不平滑等问题,将人工势场法与RRT^(*)算法相融合,提出全局与局部规划算法相融合的航迹规划算法。首先,指明了无人机的航迹规划指标和代价函数;其次,将人工势场法的目标引力策略引入RRT^(*)算法,使无人机能够更好地朝目标点前进;最终,采用冗余点去除策略融合三次B样条平滑方法,对规划航线实施冗余点剔除与曲率优化,提升无人机航迹适配性。仿真实验数据显示,改进APF-RRT^(*)算法相较RRT算法与APF-RRT算法,在路径长度、规划时间、节点数量及迭代次数等指标方面均得到有效改善。最后,借助QBot 2e机器人实验平台,实物验证了所提改进算法的优越性。 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 RRT^(*) APF 去冗余点的裁剪 三次B样条曲线
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