改进双向快速搜索随机树的无人艇路径规划

针对双向快速搜索随机树(bidirectional rapidly-exploring random tree, BI-RRT)算法在全局路径规划时存在搜索效率低、路径拐点较多等问题，提出一种改进BI-RRT的水面无人艇(unmanned surface vehicle, USV)全局路径规划算法。该算法采取了极度贪心的思想、高斯偏置随机点采样方法以及启发式的节点扩展策略，同时对节点扩展和搜索树连接进行角度约束，将生成的路径进行剪枝和3次B样条优化处理。结果表明，相对于改进前，改进的BI-RRT在平均时间、随机采样点和平均路径上分别减少了40.5%、65.0%和24.0%。改进后的算法时间、采样点和搜索树扩展大幅度减少，路径平滑度提高且路径更短。