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针对包含狭窄通道复杂环境的高效RRT*路径规划算法

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针对RRT*算法在狭窄通道等复杂环境产生大量节点和收敛速度慢的问题,提出一种基于多种启发式策略和强化节点机制改进的高效RRT*路径规划算法(heuristic node enhancement informed RRT*,HNEI-RRT*).该算法首先采取组合启发式采样策略,快速找到初始路径之后在启发式子集内完成采样;同时提出启发式节点拒绝策略,拒绝不满足预设条件的节点参与后续扩展;其次,该算法提出强化节点机制,扩大节点蕴涵的信息,提高节点利用率.在各种障碍物分布和狭窄通道的复杂环境中的仿真结果表明,HNEI-RRT*算法的节点数量、收敛时间相比其他五类RRT*改进算法更少,验证了该算法能够节省内存花销的同时有效提高收敛速度.
Efficient RRT*path planning algorithm for complex environments with narrow passages

仲健宁、向国菲、佃松宜

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四川大学 电气工程学院,成都610065

移动机器人 快速探索随机树 路径规划 改进RRT* 启发式 强化节点

2018YFB1307401

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.11.0415

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(8)
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