基于改进RRT-Connect算法的狭窄通道路径规划研究

摘要

针对移动机器人在狭窄通道路径规划过程中采样过于随机、搜索效率低、路径质量差等问题，提出一种针对狭窄通道优化的改进双向快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree connect, RRT-Connect)算法。引入中间节点插值法，引导算法针对性地向狭窄通道内部采样，降低双树连接的随机性；基于桥梁测试算法提出米字交叉法，通过形成“米”字形线段检测碰撞，精确识别狭窄通道内节点，提高了搜索效率和适应能力；采用贪心策略剔除多余节点，并采用二次B样条曲线对路径进行平滑处理，有效缩减了路径长度。仿真结果显示，相较于RRT-Connect算法，提出的算法在收敛速度、搜索效率和节点利用方面均得到提升，平均运行时间缩减46.53%,路径长度降低4.69%以上，节点利用率提升了30.22百分点。

关键词

移动机器人 / 双向快速扩展随机树(RRT-Connect) / 桥梁测试 / 狭窄通道 / 路径规划