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基于RRT算法的障碍物移动模型研究

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现有的移动模型大多基于理想状态来模拟实物的运动,而不考虑其中障碍物的存在,这往往导致模型与现实场景存在一定的差距.因此,设计了一种适用于障碍物环境下的移动模型.通过在仿真场景内设置若干圆形障碍区,在传统的随机路点移动模型(RWPM)的基础上,引入快速扩展随机树(RRT)算法来探测障碍物,找到一条通往终点的路径.首先介绍了RWPM模型的运行原理,并分析了将它运用在障碍环境下的缺陷,接着对RRT算法进行详细阐述,然后通过Mat-lab仿真工具,将改进后的移动模型与传统的RWPM模型应用在两种不同的障碍物场景中,分析其节点概率分布情况.结果显示,改进后的移动模型不仅能更好地适应现实中多障碍物存在的情况,还具有更优的概率分布.
Research on Obstacle Moving Model Based on RRT Algorithm

汤小芳、杨余旺、郭利强、谢勇盛、赵启超、李操

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南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210000

随机路点移动模型 移动自组网 快速扩展随机树算法 节点概率分布

国防基础科研计划江苏省科技重点及面上项目苏州市重点产业技术创新项目

BE2018393SYG201826

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.01.016

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(1)
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