机床与液压

作者：王国安，姜春英，陶广宏，叶长龙

单位：沈阳航空航天大学机电工程学院；沈阳航空航天大学机电工程学院；沈阳航空航天大学机电工程学院；沈阳航空航天大学机电工程学院

关键词：路径规划;移动机器人;RRT*;初始路径;收敛速度

基金：国家自然科学基金青年科学基金项目（52005348）；辽宁省自然科学基金（2019_KF_01_11）；沈阳市中青年科技创新人才支持计划项目（RC210421）

针对渐进最优快速扩展随机树(RRT*)应用于机器人路径规划中时存在精度低、环境适应性差等问题，提出一种基于稀疏节点与双向插值的RRT*改进算法。将目标偏向采样和稀疏节点法引入RRT*算法中，通过避免对局部区域过度的搜索，达到提高初始路径搜索效率的目的；借助三角不等原理思想，对初始路径中的冗余节点进行剔除，并基于双向插值方法对路径节点进行优化，以更短的时间获得次优路径。在多种仿真环境中的实验结果表明：相对于RRT*算法、Informed-RRT*算法和Q-RRT*算法，改进算法的初始路径规划效率提高了61%，次优路径规划效率提高了59%，且在多种环境下均具有很强的稳定性。最后，在实际的机器人路径规划实验中对所提算法的有效性进行了进一步验证。

来源：2024年第5期

《机床与液压》期刊编辑部

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