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复杂环境下基于改进Informed RRT*的无人机路径规划算法 被引量：17
1
作者 刘文倩 单梁 +2 位作者 张伟龙 刘成林 马强 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期511-524,共14页
针对无人机在复杂环境中进行路径规划时,快速搜索随机树(RRT)算法易出现规划时间长、路径冗余、狭窄空间中易陷入局部约束导致规划失败的问题,提出一种改进的Informed RRT*算法.首先,引入人工势场法使采样点按照势场下降的方式向目标点... 针对无人机在复杂环境中进行路径规划时,快速搜索随机树(RRT)算法易出现规划时间长、路径冗余、狭窄空间中易陷入局部约束导致规划失败的问题,提出一种改进的Informed RRT*算法.首先,引入人工势场法使采样点按照势场下降的方式向目标点移动,以提高RRT树扩展的目的性和方向性.然后,考虑随机树在扩展过程中全局环境的复杂度,引入自适应步长调整策略以增加随机树在无障碍环境下的扩展速度,并在随机树扩展的过程中加入相关约束条件以确保生成路径的可行性.在找到第一条可达路径后,采用变化的椭圆或椭球采样域限制采样点选取和自适应步长的扩展范围,加快算法收敛到渐进最优的速度.最后,在复杂二维和三维环境下进行传统算法和改进算法的对比实验,仿真分析表明:改进算法可以在很少的迭代次数下找到更优的初始路径,更快地锁定椭圆或椭球采样域,从而给路径优化留出更多时间,算法规划效果更好. 展开更多
关键词 路径规划 informed rrt* 人工势场法 自适应步长 椭圆采样域
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Dubins-Informed RRT*算法规划的机械臂运动 被引量：4
2
作者 周恒旭 程勇 刘伟才 《自动化技术与应用》 2020年第10期67-74,共8页
针对目前机械臂路径规划需要人工提前进行示教编程的问题,本文使用Informed RRT*算法应用于机械臂的自动路径规划中,并且利用Dubins曲线策略处理Informed RRT*的轨迹,解决了RRT类算法生成的轨迹存在不稳定和尖锐的这两大缺点,并且在计... 针对目前机械臂路径规划需要人工提前进行示教编程的问题,本文使用Informed RRT*算法应用于机械臂的自动路径规划中,并且利用Dubins曲线策略处理Informed RRT*的轨迹,解决了RRT类算法生成的轨迹存在不稳定和尖锐的这两大缺点,并且在计算机软件上进行仿真测试,验证Dubins-Informed RRT*算法应用于机械臂的自动路径规划是可行的。 展开更多
关键词 informed rrt*算法 Dubins曲线 机械臂运动路径规划 路径规划仿真
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基于DBSCAN与B样条曲线的Informed RRT*路径规划方法
3
作者 王维强 黄婷婷 《计算技术与自动化》 2025年第4期1-6,共6页
智能车辆在多障碍物非结构化场景中,传统Informed RRT*算法存在计算效率低、路径平滑性差的问题。为此,提出了一种基于密度聚类算法与三次B样条的Informed RRT*路径规划方法。首先,设计基于DBSCAN算法的障碍物聚类方法,简化多障碍物非... 智能车辆在多障碍物非结构化场景中,传统Informed RRT*算法存在计算效率低、路径平滑性差的问题。为此,提出了一种基于密度聚类算法与三次B样条的Informed RRT*路径规划方法。首先,设计基于DBSCAN算法的障碍物聚类方法,简化多障碍物非结构化场景。然后,提出基于三次B样条的平顺性方法,使生成的路径平均曲率降低,路径平滑点增加。最后,基于MATLAB进行仿真,搜索出一条更平滑的路径。结果表明,在多障碍物非结构化场景中,本文提出的改进Informed RRT*算法相对传统算法效率提高了28.54%,路径最大曲率由0.14优化到0.12,取得显著效果。 展开更多
关键词 DBSCAN 路径规划 informed rrt* B样条曲线 路径平滑
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基于膜计算的煤矿井下机器人路径规划算法 被引量：8
4
作者 黄友锐 李静 +1 位作者 韩涛 徐善永 《工矿自动化》 北大核心 2021年第11期22-29,共8页
现有煤矿井下机器人路径规划算法采用固定步长和串行方式生成路径,存在成功率低、实时性差、效率低下等问题。将膜计算(MC)与Informed RRT*算法相结合,提出了一种煤矿井下机器人路径规划算法,即MC-IRRT*算法。该算法分为快速连通和路径... 现有煤矿井下机器人路径规划算法采用固定步长和串行方式生成路径,存在成功率低、实时性差、效率低下等问题。将膜计算(MC)与Informed RRT*算法相结合,提出了一种煤矿井下机器人路径规划算法,即MC-IRRT*算法。该算法分为快速连通和路径寻优2个阶段。在快速连通阶段,构建多步长细胞型膜结构,根据空间区域的大小来调整步长:在可行空间较大的区域采用大步长搜索,加快搜索速度;在狭小的空间使用小步长搜索,使搜索空间更加精细,提高狭小空间路径搜索成功率。在路径寻优阶段,构建多采样点细胞型膜结构,通过多个基本膜并行计算,同时在多个椭圆区域内并行搜索最短可行路径,以节省时间,提高路径优化效率。简单场景实验结果表明,与Informed RRT*算法相比,MC-IRRT*算法在快速连通阶段和路径寻优阶段的搜索效率分别提高了76%,40%。复杂场景实验结果表明:RRT*算法和Informed RRT*算法路径规划失败,PQ-RRT*算法和MC-IRRT*算法均能成功寻得可行路径;与PQ-RRT*算法相比,MC-IRRT*算法的速率提高了12.79%,规划的路径长度缩短了8.18%;MC-IRRT*算法不仅可以迅速通过较窄可行区域,而且在路径转折处可以选择使用较小步长,使路径更加平滑。 展开更多
关键词 煤矿机器人 路径规划 膜计算 informed rrt*算法 MC-Irrt*算法 多步长搜索 并行搜索
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