摘要：针对基础快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Trees,rrt)应用于无人驾驶车辆路径规划时缺乏导向性,收敛速度慢,路径平滑性差及规划结果并非最优解等问题,提出了一种基于rrt的路径规划改进算法。首先,设计了启发式采样策略:提出基于权重分配的目标指向的局部扩展方式,解决了节点盲目扩展的问题,避免了因目标偏向而出现路径陷入局部最小值的情况,并通过设置转角阈值约束节点转角范围,同时采用变步长采样策略,提高了算法局部避障能力;其次,对已得路径进行后处理:提出了节点优化策略,并用B样条曲线进行路径拟合,实现了路径长度的优化并满足平滑性要求,路径末端与目标点采用Reeds-Shepp曲线连接,解决了车辆抵达目标点时的航向问题。最后利用Matlab软件,将改进算法与基础rrt及其衍生算法进行了对比分析,验证了所提算法的有效性和优越性。

摘要：为解决回转空间下曲率变化大、线缆搜索效率低等问题,提出一种面向改进rrt算法的线缆路径规划的方法。通过对回转空间建模和布线空间划分进行研究,减少了不必要的搜索空间,提高了搜索效率。为解决rrt算法中采样点和扩展方向随机性过强的问题,避免节点"斜跨"表面敷设过大,提出了轴向约束角度采样策略,同时为提高算法整体搜索效率,提出动态步长扩展策略。最终通过实例测试与其他传统算法进行对比,证明了该算法的有效性和可行性。

摘要：为了提升桥梁病害检测无人机航线规划仿真能力,能方便高效地进行航线规划仿真研究,设计了一套基于rrt (Rapid-exploration Random Tree)快速扩展随机树算法的航线规划仿真系统。该系统包含了环境模块,算法模块以及GUI模块,可实现对桥梁环境进行转换和利用GUI进行算法调参,简化仿真环节,直观规划过程。最后通过实验仿真验证,证实其方便快捷,可满足航线规划研究需要。

摘要：为清理变电站联排变压器狭小空间内的异物,设计了一种超冗余多关节机械臂;根据机械臂的运动学特性在机器人工具箱建立了运动学模型,利用正运动学分析了万向节角度和驱动绳长,并利用蒙特卡洛法建立了机器人的工作空间;为缩短轨迹路线、减少随机树点数目,提出了基于改进后的rrt算法的轨迹规划方法,利用贪心算法进行轨迹优化,仿真结果显示路径长度减少20%且规划时间提高60%;利用多阶贝塞尔曲线进行轨迹平滑,降低轨迹路线曲率;改进后的rrt算法可以有效避障,且轨迹更为精确、曲率较小、处理速度更快,可以快速有效地完成异物清理工作。

摘要：针对未知水域中无人艇路径规划的避障能力弱、路径质量差、效率低的问题,设计了一种改进BAS-rrt的路径规划算法。算法首先通过对船载雷达反馈的环境信息中的障碍信息进行预处理的方式来提高避障的效率,在算法路径规划搜索中融入BAS算法引导rrt算法搜索采样的改进来加快路径搜索速度,且在搜索过程中增加遍历父节点的改进策略来实时地优化平滑路径使最终的路径质量更高。设计的改进BAS-rrt路径规划算法应用在未知水域中无人艇路径规划有高智能化高性能的表现。通过模拟无人艇航行环境进行仿真建模,通过实验对比证明,论文算法应用于未知水域的无人艇路径规划有良好的性能,智能化程度高,适应性好,路径质量高,耗时短。

摘要：泊车路径规划是自动泊车技术的重要组成部分。本文分析了现有的泊车路径规划方法,针对远距离自动泊车,提出基于BRT算法的路径规划。根据实际泊车操作过程,将自动泊车划分为远距离靠近泊位和泊入泊位两个阶段,采用基于反向rrt算法分别设计满足车辆运动模型和避障要求的路径规划算法,并在平行泊车、垂直泊车、反向斜方位泊车、正向斜方位泊车和角落平行泊车场景下进行仿真实验。

摘要：针对传统rrt算法收敛速度慢和路径偏离最优解等问题,提出了一种改进算法。通过设计关键节点选取策略,引入变概率目标偏向,并采用逆向寻优方法,成功克服了基础rrt算法的缺陷。在关键节点选取上,采用可变步长和智能父节点选择策略,提高了搜索效率和路径质量。实验结果表明,优化后的rrt算法在收敛速度和路径质量上均有显著提升。相较于基础算法,改进算法能够更快速地找到有效路径,且生成的路径更短、更平滑,减少了冗余和不必要的转向。这一优化不仅提升了机器人在自主导航中的性能,也为路径规划领域的研究提供了新的思路和方法。

摘要：针对利用无人机集群对城市环境中的指定区域进行协同覆盖的问题,提出了一种两阶段方法。在第一阶段,暂时不考虑建筑物,将待覆盖区域按多个扫描角度进行长方形区域分割,得到最短时间和最小数量两种最优指标下的无避障航路。在第二阶段,在快速搜索随机树(RapidlyExploring Random Tree,rrt)算法的框架下,对采样规则和终止规则进行了重新设计,并直接利用Dubins曲线搜索出相应的无碰撞航路。四组有效性仿真实验以及与扰动流体动态系统方法的比较实验,对所提出方法的有效性和先进性进行了验证。

摘要：为了解决串联机器人避障运动规划的难题,提出一种快速的碰撞检测方法。该算法基于rrt算法,并对其路径生成做出改进,采用双向生成路径提高效率,减少冗余路径生成;引入贪心算法减少机器人移动路径的长度。通过Matlab进行仿真实验验证,结果表明:该算法能够高效规划机器人的无碰路径,大幅减少中间节点的个数,减少了机器人运动路径长度,验证了算法的可行性。

摘要：针对传统局部路径规划存在非全局最优、易陷入困境、导航效率低等问题,这里提出了一种将改进rrt(RapidlyExploring Random Trees)算法和动态窗口法融合的算法。首先优化基本rrt算法的采样策略,使用三次贝塞尔曲线平滑所生成的全局路径。然后改进DWA(Dynamic Window Approach)算法的轨迹评价函数,构造路径最优的目标函数,以保证路径规划最优,从而提高移动机器人的避障性能。最后使用ROS(Robot Operating System)平台进行仿真验证,实验结果表明,与A^(*)-DWA和Dijkstra-DWA相比,所提出算法在复杂环境下路径长度更短、路径质量更优,行进时间明显减少,移动机器人的平均速度较A^(*)-DWA算法提高了约16.8%,证明了算法的有效性和实用性。