基于改进RRT*的移动机器人运动规划算法

RRT*(快速搜索随机树)算法在以往研究中存在收敛速度慢、结果不稳定的缺点。针对此问题,文章在现有RRT*基础之上提出一种新型改进算法。该改进算法结合环境约束、车辆自身约束和运动学约束,舍弃原算法贪心思想并引入启发式采样节点插入算法,提高路径规划的速度和质量;接着对改进算法进行理论分析,证明算法具有概率完整性、渐近最优性,从理论上保证算法能快速收敛到最优路径。通过各种仿真环境的测试,验证改进算法的有效性、稳定性和正确性,也验证理论分析的正确性。