计算机集成制造系统 ›› 2023, Vol. 29 ›› Issue (9): 2899-2907.DOI: 10.13196/j.cims.2023.09.003
辛鹏1,王艳辉1,2+,刘晓立1,马希青1,徐东2
XIN Peng1,WANG Yanhui1,2+,LIU Xiaoli1,MA Xiqing1,XU Dong2
摘要: 针对传统快速搜索随机数(RRT)算法在规划路径中随机性较大,搜索效率较低且规划的路径不利于机器人移动等缺点,从3个方向进行改进。首先,对于随机树扩展时随机性较大的问题,将传统的扩展方向加入改进人工势场法约束,使得随机树偏向目标点生长;其次,将改进RRT算法规划的路径进行关键点提取,并优化路径;最后,将优化后的路径按照关键点分段使用改进评价函数的动态窗口法。实验表明,优化改进RRT算法相较于传统A*算法、传统RRT算法在路径长度、路径规划时间以及拐点等方面效果都更好,融合算法在复杂环境中规划出的路径能够很好地避开障碍物,路径更加平滑且更短。
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