面向改进RRT算法的全局路径规划研究

摘要

针对RRT算法在采样过程中迭代次数和冗余节点多，以及最终路径不平滑等缺点，提出改进的RRT算法。通过父节点优化、冗余路径修剪，减少随机树的无效分枝，提高路径质量；引入斥力、引力分量和目标偏置策略，使采样点导向目标点，且使路径远离障碍物，增加采样导向性，提高搜索效率；采用路径后处理策略，减少路径冗余节点，缩短路径长度，使路径更平滑，满足车辆运动学约束；将改进RRT算法与RRT算法、RRT^*算法和现存改进RRT算法进行仿真。结果表明：该算法的性能指标（路径长度、节点个数、仿真时间和迭代次数）均有显著优化，且可更快、更稳定地规划出满足无人驾驶车辆行驶的平滑路径。

关键词

RRT算法 / 节点优化 / 目标偏置 / 搜索效率

基金资助

辽宁省自然科学基金项目(2022-MS-376); 辽宁省教育厅重点攻关项目(JYTZD2023081)