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基于DLGS-RRT-Connect算法的狭窄复杂空间路径规划
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作者 薛佳慧 陶贤露 +3 位作者 潘树国 王萍 高旺 张俊豪 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第9期25-38,共14页
路径规划是无人车辆实现自主导航的关键技术,决定着无人车辆能否安全高效地抵达目标点。但是,常见的路径规划算法在狭窄通道环境中存在收敛速度慢、规划耗时长以及路径质量差的问题。为此,提出一种基于双层引导采样的RRT-Connect(DLGS-R... 路径规划是无人车辆实现自主导航的关键技术,决定着无人车辆能否安全高效地抵达目标点。但是,常见的路径规划算法在狭窄通道环境中存在收敛速度慢、规划耗时长以及路径质量差的问题。为此,提出一种基于双层引导采样的RRT-Connect(DLGS-RRT-Connect)算法。首先,在狭窄通道中预先构建引导路径,采用搜索式连接策略引导随机树在狭窄通道中沿引导路径拓展,从而减少无效采样,提升算法在狭窄通道内的探索效率。其次,算法引入目标偏置策略,降低采样过程中的随机性,为随机树的生长提供方向性引导,从而进一步提升路径规划的效率。最后,仿真结果表明,相较于常见的Goal_bias RRT、Informed-RRT^(*)和RRT-Connect算法,DLGS-RRT-Connect算法在狭窄通道环境中的规划成功率分别提高了35%,60%,26%,平均规划时长分别降低了70.62%,97.65%,63.92%,路径平均长度也分别减少了14.53%,16.70%,18.84%,可以有效改善狭窄环境规划路径的平滑性和安全性。 展开更多
关键词 dlgs-rrt-connect 快速搜索随机树(RRT) 引导路径 目标偏置采样 路径优化
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