控制与决策

作者：张腾龙,李擎

单位：北京信息科技大学 自动化学院,北京 100085,,北京信息科技大学 自动化学院,北京 100085,

关键词：移动机器人;RRT*FN算法;动态路径规划;双向贪婪搜索;渐近最优;路径修复

基金：国家自然科学基金项目(61971048)；国家重点研发计划项目(2020YFC1511702).

针对RRT*FN算法获取路径解的速度慢,且无法应用于动态环境等问题,提出固定节点数的动态双向渐近最优快速随机扩展树算法(bidrectional RRT* fix-node dynamic, B-RRT*FND),用于解决移动机器人在二维空间内快速实时获取无碰撞路径的问题.所提出算法基于RRT*FN算法,采用双向贪婪搜索方法加快路径搜索速度,解决单向RRT算法由于随机采样的盲目性造成的搜索速度慢、在狭窄环境下难以搜索到解的问题;利用固定节点算法在规划过程中不占用过多计算量的特点,在路径迭代优化过程中,实时更新地图信息,并对被破坏的原始路径进行修复重连,以完成算法的动态规划.将所提出算法与RRT、RRT*FN等算法在3种环境下进行对比仿真,验证结果表明,所提出算法在规划速度、路径解长度以及动态规划性能方面具有较好效果.

来源：2023年第11期

《控制与决策》期刊编辑部

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