基于改进RRT^*算法的无人帆船自适应路径规划

摘要

为解决RRT^*算法在固定风场环境下，难以有效处理无人帆船路径优化中存在的非凸、非对称成本问题的局限性，本文以最小化航行时间为目标，提出一种基于改进RRT^*的无人帆船路径规划算法。首先，设计基于Beta分布的自适应采样策略，建立具有方向偏好性的非均匀采样机制，实现目标导向区域的偏置采样。其次，提出结合船速实时反馈动态调整扩展步长的策略，优化搜索效率。再次，构建多项式插值模型模拟帆船在不同风向下的速度，建立航速与风向角的定量关系，以实现航行时间的精确计算。最后，采用二分法优化航行路径以进一步缩短航行时间，并通过贝塞尔曲线实现路径平滑。在MATLAB R2024环境中进行仿真验证，结果表明：在固定风场的不同场景中，改进RRT^*算法相较RRT^*和Q-RRT^*算法，其航行时间显著缩短；改进后的RRT^*算法能够为无人帆船在风场环境下自主航行提供可靠的路径规划支持。

关键词

无人帆船 / 路径优化 / 改进RRT^*算法 / Beta分布