基于多策略融合优化的RRT^(*)路径规划算法

作     者：郭荣秋 吴敬兵 戚海洲 Guo Rongqiu;Wu Jingbing;Qi Haizhou

作者机构：武汉理工大学机电工程学院武汉430070 

出 版 物：《起重运输机械》 (Hoisting and Conveying Machinery)

年 卷 期：2025年第6期

页      码：41-47页

摘      要：渐进最优快速探索随机树(RRT*)算法是快速扩展随机树(RRT)算法的改进版本,具有渐进最优性,但存在收敛速度慢、初始路径代价高、算法效率低等缺点。针对这些问题,文中提出了一种多策略融合优化的快速探索随机树(RRT*)路径规划算法,该算法引入自适应目标偏置策略、父节点重选策略和分层冗余节点去除策略,同时具备路径质量高,路径生成与收敛速度快的优势。为了验证算法的有效性,设计了不同环境下与RRT*、BGRRT*和RRT*-Smart算法生成的初始路径和收敛速度的对比实验。结果表明,提出的算法能够生成更优的初始解,并具有更高的稳定性和更快的收敛速度。

主 题 词：快速探索随机树 目标偏置 冗余节点 多策略融合 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 

馆 藏 号：203158366...