基于改进RRT算法的路径规划研究

针对RRT算法在路径规划中随机性强、无效节点多等缺点,设计了一种分区采样的路径规划方法。该方法首先以地图的长边与短边的坐标值为参考,将地图分为若干区域,随机采样点的最近点限制在区域内查找,提高遍历速度;其次,以首次进入下一区域的节点为根节点进行搜索树的扩展,为防止节点在分区边界局部震荡,提出了一种节点试采样策略,允许随机树中有限节点进入上一采样区域;再者在节点扩展方面,采用随机方式决定一次采样扩展步长次数;最后将三个随机树连接,将冗余点剪除,采用二次贝塞尔曲线对路径进行优化。实验表明:该方法生成路径节点少、效率高、导向性强。