基于改进型RRT*算法的移动机器人路径规划

为解决针对RRT*算法的搜索效率低下,冗余点过多,路径代价等问题,提出一种改进型RRT*算法。改进步长确定机制,通过全局自适应取代人工设置固定步长;采用分区采样点拒绝策略,通过减少重复地区的采样,减少搜索树冗余节点,提高搜索效率。对规划路径进行路径优化,减少路径代价与路径节点。通过设计两张障碍散乱与路径狭窄的地图与一张三维空间地图进行仿真实验,实验结果表明,改进型RRT*算法的搜索能力显著高于标准RRT*,对于环境有良好的鲁棒性与适应性。