基于RRT 优化算法的移动机器人路径规划
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陕西省国际科技合作基地项目(2017GHJD-009)


Path Planning Based on RRT Optimization Algorithm for Mobile Robot
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    摘要:

    针对快速扩展随机树算法(rapidly-exploring random trees,RRT)存在的不足,以移动机器人的研究为背景, 对RRT 算法进行改进优化。依据RRT 算法扩展原理,构建仿真环境地图,通过完成基于概率P 的RRT 优化算法和 基于双向RRT 优化算法仿真实验,将这2 种优化算法结合,提出了基于概率P-双向的RRT 优化算法,并进行了仿 真实验验证。仿真结果表明,经过优化后的RRT 算法在复杂障碍环境中有着良好的收敛效果和鲁棒性。

    Abstract:

    Aiming at the shortcomings of the rapid exploration of random tree (RRT), the RRT algorithm is improved and optimized based on the research of mobile robot. According to the extension principle of the RRT, the simulation environment map is constructed, and the simulation experiments of the RRT optimization method based on probability P and based on bidirectional RRT are completed. A probabilistic P-bidirectional RRT optimization algorithm is proposed by combining 2 methods, and verified by simulation experiments. The simulation results show that the optimized RRT algorithm has good convergence and robustness in complex obstacle environments.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

曹 凯,高佳佳,李 昂.基于RRT 优化算法的移动机器人路径规划[J].,2018,37(09).

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  • 收稿日期:2018-07-10
  • 最后修改日期:2018-07-20
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  • 在线发布日期: 2018-11-05
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