基于改进RRT^(*)算法的可重构机器人路径规划

针对可重构机器人在复杂环境中的路径规划问题,设计了一种基于改进RRT^(*)算法的可重构机器人路径规划方法。首先,针对RRT^(*)算法规划时间过长问题,提出缩小节点采样空间法,并在迭代过程中优化采样区域,避免了资源的浪费。此外,设计了路径点冗余裁剪法,使得可重构机器人路径点数减少,拐点消减,总体规划路径缩短。在此基础上,建立多足可重构机器人的基本运动状态库,能够根据不同的环境改变自身构型来完成路径规划。采用MATLAB软件在障碍物数目和环境不同的状况下进行路径规划仿真实验,实验结果表明改进后的RRT^(*)算法减少了规划时间,缩短了规划路径,验证了算法的有效性。