改进RRT^*算法在复杂环境下的路径规划研究

摘要

针对传统RRT^*算法在复杂环境下规划路径时存在算法效率低、采样随机等问题，提出一种改进RRT^*算法（ADBI-RRT^*）。加入目标偏置策略减少算法采样的随机性，引入改进的人工势场法增强算法目标导向性，赋予随机树快速跳出局部最优的能力;然后采用双向生长策略，并基于距离阈值连接双树提高算法效率;在得到初始路径后，根据三角形原理剔除路径上的冗余点，同时结合线性插值与B样条曲线对路径进行平滑处理，提高路径质量。在不同环境下，通过Matlab软件将ADBI-RRT^*算法与传统RRT算法、RRT^*算法、某已有改进算法比较，发现ADBIRRT^*算法能有效地减少路径生成时间和迭代次数，缩短路径长度，使路径更平滑。

关键词

路径规划 / ADBI-RRT^*算法 / 目标偏置 / 改进人工势场 / 距离阈值