改进RRT在汽车避障局部路径规划中的应用

根据传统快速搜索随机树算法(rapidly random-exploring trees,简称RRT)搜索速度快、所需时间短,但随机性大以及约束不足等特点,建立了直道和弯道的期望路径模型,采用高斯分布描述随机采样点,并引入启发式搜索机制,改进RRT算法.与原算法仿真对比,结果表明:改进算法所规划的路径质量显著提高,规划时间缩短一倍.同时,在Prescan软件中搭建直道和弯道仿真场景,跟随规划路径,结果表明:改进后RRT算法所得路径具有很好的跟随效果,且侧向加速度在车辆稳定性要求范围内,说明采用改进后的RRT算法进行汽车局部路径规划可行实用.     

一种基于RRT-ConCon改进的路径规划算法

针对RRT算法缺乏稳定性和收敛速度慢的问题,基于RRT-ConCon算法和朝向目标搜索的策略,提出了一种改进的双向搜索路径规划算法.该算法通过改变两条搜索路径的临时扩展目标点,使搜索路径不仅易于朝着目标点方向生长,而且提高了算法的稳定性,同时可以保证规划的路径接近最优解.改进的RRT-ConCon算法利用随机节点生成函数,使朝着目标点生长的搜索路径避免陷入局部极小值.同时,为了测试各种仿真实验环境,还设计了一种仿真实验环境平台,实验结果验证了本算法的有效性和稳定性.     

基于双向同时无碰撞检测目标偏置RRT算法的路径规划方法

针对传统RRT算法在复杂环境中对不必要区域的搜索和路径规划的时间代价过高等问题,提出了一种双向同时无碰撞检测目标偏置快速扩展随机树算法——TNCG RRT*。该算法将B RRT*中的双向搜索策略和BIT*中的启发式搜索融合作为文中的基础算法,引入神经网络的批量抓取数量决定一次采样的节点数目从而影响采样速度;然后,将正向树和反向树的扩展同时进行以加快路径搜索速度,通过对目标偏向策略中扩展顶点队列的改进和对采样区域的不断更新明确扩展方向,缩小随机树生长的范围;最后,利用3次B样条曲线使生成的路径趋于平滑。与B RRT算法和BIT*算法进行对比实验,实验结果表明:TNCG RRT*算法在路径生成时间上缩短4.5%,剪枝数增加80%,路径代价（即路径长度）缩短9%,证明了TNCG RRT*算法的有效性。     

一种改进的双向快速搜索随机树算法

针对快速搜索随机树(RRT)算法随机性大、效率低的问题,提出了一种改进的双向RRT算法。该算法采用预生长机制,快速通过前期无障碍区域;以重要程度划分障碍物,减小势场计算规模,提高路径规划的避障效率;同时采用基于欧氏距离的筛选机制对随机点进行遴选,减少在低可能路径区域的生长。最后在仿真环境下进行实验,验证了所提算法的可行性和有效性。     

连续卸船机取料装置换舱路径规划研究

为实现连续卸船机无人化、智能化作业，提出基于改进的快速扩展随机树(RRT)算法对连续卸船机取料装置的换舱路径进行避障路径规划.改进的RRT算法在双向快速扩展随机树(Bi-RRT)基础上，引入概率偏置因子并通过限制采样点范围来提高算法的收敛速度和搜索效率；通过对父节点的重新选择和重新布线操作，并采用粒子群算法对路径进行优化，从而提高规划出的路径质量；最后采用贝塞尔曲线对规划出的路径进行平滑处理，得到最终路径.连续卸船机取料装置的路径规划研究为实现连续卸船机全自动化作业提供了可能.     

基于一种改进RRT算法的足球机器人路径规划

针对足球机器人运用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大的问题,提出了一种目标引力式的RRT路径规划算法。该算法在RRT算法的基础上引入了一个目标引力函数,避免了扩展随机树向目标点以外的方向生长,改进了快速扩展随机树缺乏确定性的问题,提高了足球机器人在路径规划方面的效率。仿真实验结果表明,该算法能够得到最佳路径,同时可以有效提高路径的规划速度。     

基于改进RRT算法的移动机器人路径规划研究

路径规划是移动机器人开发的核心技术,而传统RRT算法所规划的路径距离长、拐点多,对RRT算法进行改进,引入A~*算法思想,改进待扩展节点的选择。引入人工势力场思想,改进扩展方向的选择。对规划的路径消除冗余点,并采用三次样条函数进行平滑处理。将改进的RRT算法应用于虚拟简单环境地图、虚拟复杂环境地图中,结果表明改进RRT算法所规划的路径平顺性好、路径长度短且所用时间短。最后将改进的RRT算法应用于实际的移动机器人路径规划中,路径规划结果验证了该算法的可行性。     

基于模糊滚动RRT算法的移动机器人路径规划

研究了环境未知情况下的移动机器人路径规划问题,将快速扩展随机树(RRT)算法与基于滚动窗口的路径规划相结合,提出一种新的移动机器人路径规划算法,克服了RRT算法通常只能在已知环境中进行移动机器人路径规划的限制。规划时只考虑窗口环境地图,提高了RRT算法规划效率,保证了算法的实时性。针对RRT算法路径规划缺乏确定性的问题,结合人类经验及模糊控制理论,以概率来随机取点,并引入启发式估价函数,使随机树易于朝目标点方向生长。同时运用回归分析生成新节点,增强了算法搜索未知空间的能力,避免了可能产生的局部极小。最后仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于环境复杂度的移动机器人变步长RRT路径规划算法与仿真研究

针对移动机器人路径规划算法不能根据环境自适应调整步长的问题,提出一种基于环境复杂度的变步长路径规划算法。以快速搜索随机树(RRT)算法为例,引入衡量路径规划性能的参数,通过遗传算法寻找最优步长与环境复杂度之间的关系,建立最优步长与环境复杂度的函数表达式。针对局部环境的特殊性,提出基于滑动窗的变步长RRT路径规划算法。基于该算法,移动机器人能够根据实时局部环境动态改变路径规划的搜索步长,提高了算法的整体性能。最后通过Matlab仿真实验验证了所提出的RRT算法较传统RRT算法具有高效、平稳、代价小的优点。     

基于改进RRT*FN的移动机器人路径规划算法

针对复杂环境下移动机器人的全局最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和贝塞尔(Bezier)插值方法的改进RRT*FN路径规划算法.改进算法在未找到初始路径时采用一定概率进行随机点的目标偏置选择,确定初始路径后使用启发式采样方法,使随机采样点围绕初始路径进行迭代选择,提高路径规划的导向性.当改进算法还未找到初始路径时,删除树中远离目标点并且没有子节点的节点;当改进算法找到初始路径时,删除树中远离最优路径且没有子节点的节点,保留高性能节点,提高算法收敛到最优路径的效率.利用贝塞尔(Bezier)插值方法平滑路径.在MATLAB仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验,结果验证了所提算法的有效性和优越性.     

改进RRT算法的机器人路径规划

机器人已被广泛应用于日常生活之中。路径规划作为机器人的主要技术之一，优秀的路径规划算法能提升机器人的工作效率、降低其使用成本，并为研究机器人的导航打下良好的基础。RRT(rapidly-exploring random trees)算法具有扩展性强的优点，但存在路径长度并非最优、光滑性差等不足，为此提出反向寻优和三次样条曲线插值以改进算法，并在MATLAB和ROS(robot operating system)系统中仿真。结果表明：改进后的RRT算法能降低路径长度，减少节点数目，提高光滑性，实现了算法的有效性。     

一种双阶段多智能体路径规划算法

多智能体路径规划旨在解决多个智能体在同一工作空间内生成无碰撞路径的问题,是智能体无人化工作的关键支撑技术。基于回溯思想和自适应局部避障策略,提出了一种双阶段多智能体路径规划算法。在全局路径规划阶段,基于回溯思想改进的RRT~*(rapidly-exploring random trees star)算法(back tracking rapidly-exploring random trees star, BT-RRT~*),减少无效父节点,并确保各智能体生成优化的无碰撞路径。在协作避障阶段,智能体依据自身的任务优先级制定局部避障策略,避开动态障碍物和其他智能体。实验结果表明,该算法可成功寻找较优路径,还可降低避障时间。     

基于多优化快速扩展随机树算法的足球机器人路径规划

研究RoboCup比赛未知环境中足球机器人的路径规划问题。提出一种多优化设计快速扩展随机树(rapidly exploring random tree,RRT)的足球机器人路径规划算法,解决了足球机器人在路径规划中存在的速度慢、效果差的问题。依据基本RRT算法原理,针对其随机性强、收敛速度慢以及路径平滑效果差的缺点,提出了随机采样点处增加引力分量、多步扩展逼近目标点以及冗余节点的剪裁与路径平滑等优化方式。在不同障碍物地图中的仿真实验表明,优化的规划路径长度比基本快速扩展随机树算法所得路径缩短约20%～30%,采样点数量减少45%～65%。最终将优化算法移植到SimRobot仿真平台,结果表明多优化设计RRT算法在未知环境中具备良好的实时性和鲁棒性,能够满足机器人在赛场上的路径规划要求。     

室内移动机器人路径规划研究

路径规划是自主移动机器人的研究重点。针对传统的A*算法搜索出的路径存在途径危险区域,未考虑机器人外形尺寸、路径不平滑等问题,提出了一种改进A*算法的路径规划方法。在新的栅格化环境地图中,通过改进的搜索策略进行路径搜索;并对路径点删减和优化,通过分段多项式曲线平滑路径。实验仿真结果表明,新方法生成的路径满足移动机器人的动力学和运动学特性,且更符合室内移动机器人的轨迹跟踪和运动控制,该方法简单有效。     

基于改进RRT的无人机电力杆塔巡检路径规划

为了达到无人机在电力输电线路环境中能够进行有效的路径规划以及轨迹跟踪的目的,立足于RRT(Rapidly Exploring Random Trees)算法,提出一种在电力输电线路中适用于无人机的路径规划算法．该算法在融合无人机的动力学特性,及RRT扩展的随机性的基础上,通过设计最大航向角以及路径高度的约束,使得规划的路径在高度方向上向目标点渐进逼近,并能克服传统RRT在狭窄空间规划失败的问题.算法在ROS(Robot Operating System)-Gazebo环境中进行了仿真试验,验证了该算法在电力输电线路环境下的实用性.     

基于双层协调体系的多移动机器人路径规划方法

针对多移动机器人系统中路径规划全局最优与局部协调的兼容性需求,提出了一种基于双层协调体系的路径规划方法。结合路径组亲和度评价提出改进的免疫协同进化算法并完成全局路径规划,提高了规划效率和全局路径质量;根据初始条件和全局路径信息,判断系统中各机器人可能出现碰撞的位置,提出基于优先级机制的动态窗口法在相应位置附近完成路径的局部协调;最终在全局最优路径基础上实现机器人的局部路径协调避碰。试验结果表明,该路径规划方法使机器人沿全局最优路径行驶时,仍能进行灵活有序的局部路径协调,有效提高了系统的路径规划性能。