改进RRT-Connect与AFSA融合算法移动机器人路径规划

摘要

针对RRT-Connect算法在路径规划中搜索效率低、目标导向性弱、路径冗余节点多、平滑性不佳的问题,在改进RRT-Connect算法与人工鱼群算法基础上,提出ARRT-Connect融合算法。该算法引入中间节点,采用目标偏置策略、引力势场引导、自适应步长调节及剪枝优化,并结合B样条曲线平滑路径;改进人工鱼群算法步长与视野范围,增强全局搜索能力。试验表明,与RRT-Connect算法相比,ARRT-Connect融合算法在简单和复杂环境中平均耗时分别减少82.22%和76.92%,平均路径长度分别缩短17.41%和19.38%,平均节点数分别减少79.21%和77.84%。将其应用于现实场景,移动机器人路径长度和耗时明显缩短,路径转折更平缓,验证了该算法有效性、优越性与可行性。

关键词

融合算法 / 移动机器人 / 路径规划 / RRT-Connect / 人工鱼群算法