改进RRT*FN算法的机器人路径规划

作者：黎子源; 彭琦; 刘强^*

来源：组合机床与自动化加工技术, 2023, (12): 12-20.

DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2023.12.003

• 路径规划
• *FN算法" name="keyword">RRT*FN算法
• 贪心思想
• 启发式采样
• 节点权重

针对传统渐近最优快速扩展随机树算法(RRT*)随机性大、收敛精度低以及运行时间长等问题，提出一种改进的Informed-RRT*FN算法。改进算法在找到初始路径前采用基于贪心思想改进的目标偏置采样策略和随机删除叶子节点策略以降低找到初始路径的时间；找到初始路径后进一步在椭圆子空间中采样，使用基于节点权重的节点删除策略优先删除“无效”节点和动态重连半径的策略以提高收敛精度并保持较低的运行时间。改进算法在3种地图开展了仿真实验，结果表明相较于RRT*FN、Informed-RRT*和Informed-RRT*FN算法，该算法收敛精度最高，且运行时间最短。该算法进一步在ROS平台开展全局路径规划实验，验证了其可靠性和实用性。

• 出版日期2023
• 单位广东玛西尔电动科技有限公司; 中山大学; 工业和信息化部电子第五研究所