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基于多策略融合优化的RRT^(*)路径规划算法: 收藏
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引用; 《起重运输机械》2025年第6期 41-47页; 作者：郭荣秋吴敬兵戚海洲武汉理工大学机电工程学院武汉430070; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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