基于优化RRT算法的机器人自主导航路径规划策略研究

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。