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An Adaptive Rapidly-Exploring Random Tree 认领 引用 被引量：31
1
作者 Binghui Li Badong Chen 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2022年第2期283-294,共12页
Sampling-based planning algorithms play an important role in high degree-of-freedom motion planning(MP)problems,in which rapidly-exploring random tree(RRT)and the faster bidirectional RRT(named RRT-Connect)algorithms ... Sampling-based planning algorithms play an important role in high degree-of-freedom motion planning(MP)problems,in which rapidly-exploring random tree(RRT)and the faster bidirectional RRT(named RRT-Connect)algorithms have achieved good results in many planning tasks.However,sampling-based methods have the inherent defect of having difficultly in solving planning problems with narrow passages.Therefore,several algorithms have been proposed to overcome these drawbacks.As one of the improved algorithms,Rapidlyexploring random vines(RRV)can achieve better results,but it may perform worse in cluttered environments and has a certain environmental selectivity.In this paper,we present a new improved planning method based on RRT-Connect and RRV,named adaptive RRT-Connect(ARRT-Connect),which deals well with the narrow passage environments while retaining the ability of RRT algorithms to plan paths in other environments.The proposed planner is shown to be adaptable to a variety of environments and can accomplish path planning in a short time. 展开更多
关键词 Narrow passage path planning rapidly-exploring random tree(RRT)-Connect sampling-based algorithm
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多向人工势场法引导的RRT-Connect路径规划算法研究 认领 引用 被引量：1
2
作者 丁建军 梁甲杭 +3 位作者 胡志明 章超 叶子安 孙超 《机电工程》 CAS 北大核心 2026年第3期499-513,共15页
针对快速随机扩展树(RRT-Connect)算法的随机性强、搜索效率低、路径规划时间长的问题,提出了一种面向机械臂的多向人工势场法引导的RRT-Connect路径规划算法。首先,引入了多向随机树拓展策略,在初始节点与目标节点连线中点选取了第三... 针对快速随机扩展树(RRT-Connect)算法的随机性强、搜索效率低、路径规划时间长的问题,提出了一种面向机械臂的多向人工势场法引导的RRT-Connect路径规划算法。首先,引入了多向随机树拓展策略,在初始节点与目标节点连线中点选取了第三节点作为根节点,增加了随机树的连接概率;其次,在路径拓展过程中融入了虚拟人工势场法,构建了复合势场函数,该函数将环境信息转化为具有梯度特征的势能空间,其中,引力场结合路径平滑度约束与运动学模型生成了渐进优化的轨迹牵引力,引导随机树向目标节点拓展;斥力场梯度通过自适应参数动态调整,形成了柔性避障区域,实时感知障碍物,提高了算法的收敛速度与避障能力;最后,在二维平面与三维空间环境下进行了仿真分析,还进行了实物抓取实验,验证了该算法的性能。研究结果表明:相较于传统RRT-Connect算法,多向人工势场法引导的RRT-Connect算法的路径平均节点数减少了54.36%,平均路径长度降低了10.23%,路径规划运行时间缩短了53.12%;此外,将该算法结合视觉抓取网络GR-ConvNet,开展了路径规划与实际抓取试验,该算法的路径规划长度减少了15.97%,规划运行时间缩短了51.74%,平均迭代次数降低了27.63%。该算法显著提升了路径规划的效率与稳定性,可为机械臂实现高效自主路径规划提供有力支撑。 展开更多
关键词 机械臂 运动学建模 多向随机树 人工势场法 快速随机扩展树算法
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基于改进RRT-Connect算法的无人车路径规划 认领 引用
3
作者 姚利娜 李金龙 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2026年第5期1-8,共8页
针对传统双向快速扩展随机树算法搜索盲目、节点冗余和路径不平滑等问题,对其在目标采样、节点扩展以及轨迹优化等方面进行了改进。首先,引入目标动态概率采样策略,根据当前随机树的扩展状态与目标点的位置,动态调整目标采样点的采样概... 针对传统双向快速扩展随机树算法搜索盲目、节点冗余和路径不平滑等问题,对其在目标采样、节点扩展以及轨迹优化等方面进行了改进。首先,引入目标动态概率采样策略,根据当前随机树的扩展状态与目标点的位置,动态调整目标采样点的采样概率,对生成的随机点进行筛选,从而提高采样效率,加快算法收敛速度;其次,在节点扩展过程中加入基于出逃力的改进人工势场分量,在避免陷入局部最优的同时,提高无人车的目标搜索能力和节点扩展效率;最后,构建轨迹质量评估函数,分别对无人车在不同时刻下生成轨迹的安全程度、偏移程度以及平滑性进行代价评估并选取代价函数值最小的轨迹来引导无人车行驶。将所提改进算法与传统双向快速扩展随机树算法在不同测试环境下进行仿真,仿真结果表明:相比传统算法,所提算法在简单障碍物环境下规划出来的平均路径长度缩短了9.83%,平均规划时间缩短了85.40%,在狭窄通道环境下,所提算法规划出来的平均路径长度和平均规划时间分别缩短了10.56%和64.63%,在U形障碍物环境下,所提算法规划出来的平均路径长度和平均规划时间分别缩短了22.82%和66.92%。此外,所提算法在复杂环境下的规划成功率得到了显著提升,更适用于无人车的路径规划。 展开更多
关键词 无人车 双向快速扩展随机树算法 目标动态概率采样 人工势场 轨迹质量评估函数
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基于改进RRT-Connect的快速路径规划算法 认领 引用 被引量：49
4
作者 王坤 黄勃 +1 位作者 曾国辉 李晓斌 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期283-289,共7页
针对双向快速扩展随机树(RRT-Connect)算法的路径规划效率较低且采样具有随机性,提出了基于RRT-Connect的改进算法(DRRT-Connect)。该算法在起始点与目标点中间选取一个第三节点作为扩展点,使算法可以同时从起始点、目标点和第三节点生... 针对双向快速扩展随机树(RRT-Connect)算法的路径规划效率较低且采样具有随机性,提出了基于RRT-Connect的改进算法(DRRT-Connect)。该算法在起始点与目标点中间选取一个第三节点作为扩展点,使算法可以同时从起始点、目标点和第三节点生成四棵随机树;同时在改进算法中引入自适应步长调节函数,当探索无障碍空间时,算法使用步长调节函数增大扩展步长,从而提高随机树探索空间的速度;在RRT-Connect算法的基础上引入目标偏置策略,使DRRT-Connect在探索无障碍空间时可以朝目标点进行快速扩展,在探索障碍物空间时则调用随机采样函数,使算法可以快速摆脱障碍物,防止陷入局部最优。将DRRT-Connect算法分别与RRT、RRT-Connect、RRT^*算法进行仿真对比,结果表明DRRT-Connect在路径规划效率与迭代次数上均明显优于其他对比算法,其中相较于RRT-Connect算法,DRRT-Connect在路径规划速度上提高了50%,迭代次数上降低了32. 3%。 展开更多
关键词 路径规划 快速扩展随机树 RRT-Connect算法 自适应步长 目标偏置策略
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基于改进RRT-Connect算法的路径规划研究 认领 引用 被引量：10
5
作者 胡晓阳 赵杰 武炎明 《沈阳理工大学学报》 CAS 2023年第4期26-30,39,共5页
传统移动机器人的路径规划算法环境障碍建模复杂且容易陷入局部最小值,而基于采样的快速扩展随机树(RRT)算法通过随机节点快速扩展路径搜索效率低。RRT-Connect算法在RRT算法基础上提升了搜索效率,但存在路径曲折的问题。为此,在RRT-Con... 传统移动机器人的路径规划算法环境障碍建模复杂且容易陷入局部最小值,而基于采样的快速扩展随机树(RRT)算法通过随机节点快速扩展路径搜索效率低。RRT-Connect算法在RRT算法基础上提升了搜索效率,但存在路径曲折的问题。为此,在RRT-Connect算法基础上通过加入人工势场引导增长方法和目标偏置采样方法,改进算法规划路径的平滑性和速度。为验证改进算法的有效性,与RRT算法、RRT-Connect算法在不同复杂度环境中的执行性能进行比较。仿真实验的结果表明,改进算法在三种不同环境下的路径规划时间和路径规划长度以及标准差稳定性方面均优于其他两种算法。 展开更多
关键词 快速扩展随机树算法 RRT-Connect 人工势场法 目标偏置采样
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Improving path planning efficiency for underwater gravity-aided navigation based on a new depth sorting fast search algorithm 认领 引用 被引量：1
6
作者 Xiaocong Zhou Wei Zheng +2 位作者 Zhaowei Li Panlong Wu Yongjin Sun 《Defence Technology（防务技术）》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第2期285-296,共12页
This study focuses on the improvement of path planning efficiency for underwater gravity-aided navigation.Firstly,a Depth Sorting Fast Search(DSFS)algorithm was proposed to improve the planning speed of the Quick Rapi... This study focuses on the improvement of path planning efficiency for underwater gravity-aided navigation.Firstly,a Depth Sorting Fast Search(DSFS)algorithm was proposed to improve the planning speed of the Quick Rapidly-exploring Random Trees*(Q-RRT*)algorithm.A cost inequality relationship between an ancestor and its descendants was derived,and the ancestors were filtered accordingly.Secondly,the underwater gravity-aided navigation path planning system was designed based on the DSFS algorithm,taking into account the fitness,safety,and asymptotic optimality of the routes,according to the gravity suitability distribution of the navigation space.Finally,experimental comparisons of the computing performance of the ChooseParent procedure,the Rewire procedure,and the combination of the two procedures for Q-RRT*and DSFS were conducted under the same planning environment and parameter conditions,respectively.The results showed that the computational efficiency of the DSFS algorithm was improved by about 1.2 times compared with the Q-RRT*algorithm while ensuring correct computational results. 展开更多
关键词 Depth Sorting Fast Search algorithm Underwater gravity-aided navigation Path planning efficiency Quick Rapidly-exploring Random Trees*(QRRT*)
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基于改进渐进最优的双向快速扩展随机树的移动机器人路径规划算法 认领 引用 被引量：29
7
作者 王坤 曾国辉 +2 位作者 鲁敦科 黄勃 李晓斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1312-1317,共6页
针对带启发式的快速扩展随机树(RRT-Connect)算法路径生成的随机性以及渐进最优的双向快速扩展随机树(B-RRT~*)算法收敛速度的缓慢性,提出了一种基于B-RRT~*改进的高效路径规划算法(EB-RRT~*)。首先引入一种智能采样函数,使随机树的扩... 针对带启发式的快速扩展随机树(RRT-Connect)算法路径生成的随机性以及渐进最优的双向快速扩展随机树(B-RRT~*)算法收敛速度的缓慢性,提出了一种基于B-RRT~*改进的高效路径规划算法(EB-RRT~*)。首先引入一种智能采样函数,使随机树的扩展更具方向性,从而减少寻路时间,并提高路径的平滑性;其次在B-RRT~*算法的基础上,在EB-RRT~*算法中加入了一种快速扩展策略,使改进后的算法在自由空间中使用RRT-Connect算法的扩展方式进行快速扩展,而在障碍物空间则使用改进的渐进最优的快速扩展随机树(RRT~*)算法进行扩展,在提高扩展效率的同时避免算法陷入局部最优。将EB-RRT~*算法分别与快速扩展随机树(RRT)、RRT-Connect、RRT~*和B-RRT~*算法进行仿真对比,仿真结果表明,改进后的算法在路径规划效率及路径平滑性方面均明显优于其他算法;且相对于B-RRT~*算法,其在路径规划时间上降低了68.3%,在迭代次数上减少了48.6%。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 快速扩展随机树 带启发式的快速扩展随机树算法 渐进最优的双向快速扩展随机树算法
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基于快速RRT算法的三维路径规划算法研究 认领 引用 被引量：12
8
作者 李兆强 张时雨 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期503-511,共9页
RRT(rapidly exploring random tree)算法是一种基于采样的路径规划算法,可以在高维环境中搜索出一条路径。传统的RRT算法存在节点利用率低、计算量偏大的问题。针对这些问题,基于快速RRT*(Quick-RRT*)算法,通过优化重选父节点与剪枝范... RRT(rapidly exploring random tree)算法是一种基于采样的路径规划算法,可以在高维环境中搜索出一条路径。传统的RRT算法存在节点利用率低、计算量偏大的问题。针对这些问题,基于快速RRT*(Quick-RRT*)算法,通过优化重选父节点与剪枝范围策略、改进采样方式、引入自适应步长,对快速RRT*算法进行改进,使得算法耗时和路径长度更短。同时,加入节点连接筛选策略,消除路径中过大的转弯角。实验结果表明,改进后的算法在三维环境下能快速找到一条距离最短的无碰撞路径,且运行时间也大幅降低。 展开更多
关键词 路径规划 改进Quick-RRT*算法 节点连接筛选 自适应步长
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面向虚拟人上肢的避障作业姿态规划算法 认领 引用 被引量：2
9
作者 刘馨阳 丰博 +1 位作者 韩钟剑 邵晓东 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1634-1642,共9页
为了完成虚拟维修仿真环境下的虚拟人维修作业姿态规划问题,提出一种基于改进RRT-Connect算法的虚拟人上肢作业姿态求解方式。在该求解方式中,将人工鱼群算法(AFSA)的觅食行为法则作为导向性策略引入传统RRT-Connect算法,从而使得路径... 为了完成虚拟维修仿真环境下的虚拟人维修作业姿态规划问题,提出一种基于改进RRT-Connect算法的虚拟人上肢作业姿态求解方式。在该求解方式中,将人工鱼群算法(AFSA)的觅食行为法则作为导向性策略引入传统RRT-Connect算法,从而使得路径规划任务中初始点与目标点的扩展具有导向性;将路径点作为虚拟人上肢末端关节运动轨迹点。为获得虚拟人维修姿态,利用逆向运动学进行推导,以在每一个路径点中得到符合人体关节自由度的姿态集。另外,为了选择出姿态集中的最优路径,利用快速上肢评估法求取最优的虚拟人上肢维修作业姿态。最后,以无人艇虚拟维修操作仿真为例,验证了该方法在虚拟维修应用中的可行性。 展开更多
关键词 虚拟人上肢 运动路径规划 RRT-Connect算法 人机工效学 人工鱼群算法
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基于碰撞检测的六自由度工业机器人路径规划研究 认领 引用
10
作者 富雅捷 《科技资讯》 2024年第14期37-39,共3页
工业机器人在自动化生产中发挥着重要作用,但在操作过程中容易发生碰撞,导致损坏或安全隐患。针对这些问题,研究融合轴对齐包围盒和有向包围盒设计出一种混合碰撞检测算法,并以此为基础,将人工势场算法融入快速随机树-连接算法中,设计... 工业机器人在自动化生产中发挥着重要作用,但在操作过程中容易发生碰撞,导致损坏或安全隐患。针对这些问题,研究融合轴对齐包围盒和有向包围盒设计出一种混合碰撞检测算法,并以此为基础,将人工势场算法融入快速随机树-连接算法中,设计出一种路径规划优化算法。结果显示,在不同场景中,设计算法的平均检测时间分别为28.3 ms和24.5 ms。此种算法有效缩短了任务完成时间,同时降低了机器人的能耗和运行成本。该算法对工业自动化领域的安全性和效率提升具有重要价值,有助于推动工业智能化的进程。 展开更多
关键词 碰撞检测 路径规划 轴对齐包围盒 有向包围盒 人工势场算法 快速随机树-连接算法
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