基于改进RRT~*算法的路径规划

针对标原始快速扩展随机树星(RRT~*,Rapily-exploring random Tree Star)算法在寻求最短路径过程中存在搜索时间长和收敛速率缓慢的问题,提出一种改善的RRT~*算法。该算法首先利用目标偏置策略减少RRT~*的随机性,然后在此基础上提供了一种改进的步长扩展方法,称为规避步长延伸法,可以使随机树在向着目标点迅速延伸的同时,又能避免陷入局部最小值,合理地避开障碍物。通过MATLAB仿真实验证明,该算法在保证RRT*算法的概率完备性和渐近最优性的前提下,可有效地减少搜索时长和加快收敛速率。