控制与决策

作者：李亦韩,陈刚,杨志伟,赵青松,倪雨

单位：国防科技大学 系统工程学院，长沙 410073,,国防科技大学 系统工程学院，长沙 410073,,国防科技大学 系统工程学院，长沙 410073,,国防科技大学 系统工程学院，长沙 410073,,国防科技大学 系统工程学院，长沙 410073,

关键词：路径规划;快速扩展随机树;运动学约束;障碍物避障;物资运输;无人车

基金：湖南省自然科学基金项目(2023JJ30641).

提出一种基于运动学约束和动态优化的改进快速随机搜索树算法(KD-RRT), 用于解决动态环境下的路径规划问题. 针对传统RRT算法在动态环境下存在的随机性高、路径适配性差以及动态响应不足等问题, 引入动态权重目标偏置采样、多因子耦合动态步长调整、运动学约束过滤以及增量式重规划机制, 显著提升了路径规划的效率和路径质量. 实验结果表明, KD-RRT在路径长度、规划时间、重规划时间和路径曲度等方面均优于传统RRT算法, 尤其在复杂动态环境中表现出更强的适应性和鲁棒性. 所提出的算法为智能车辆在动态环境中的自主导航提供了有效的解决方案.

来源：2026年第1期

《控制与决策》期刊编辑部

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