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题名启发式RRT算法的AGV路径规划
被引量:10
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作者
杨瑶
付克昌
蒋涛
张国良
刘甲甲
孟易
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机构
成都信息工程大学控制工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第12期125-133,共9页
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基金
四川省科技厅重点研发项目(No.2017GZ0431,No.2019YFG0188,No.2019YJ0413)
四川省科技厅科技计划项目(No.2017GZ0069,No.2017TD0019)。
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文摘
在实际应用中,B-RRT^*算法规划的路径存在着转折次数多、路线不平滑、路线贴合障碍物和最大转角过大等不符合车辆运动学的问题。为了获得适用于自动导引小车(Automatic Guided Vehicle,AGV)的优化路径,通过使用Reeds-Shepp曲线进行预处理以解决车辆在目标点朝向的问题。此外,提出启发式滑动窗口采样减少B-RRT^*算法随机采样所带来的误差,并将车辆运动学约束加入到重选父节点和重布随机树的过程,使用贝塞尔曲线对所规划的路径进行平滑处理。实验结果表明:在规划相同路径上,改进B-RRT^*算法规划的路径能够有效地解决上述算法存在的最大转角不合理、路径靠近障碍物、路径不平滑和不符合车辆运动学等问题。
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关键词
自动导引小车
车辆运动学模型
Reeds-Shepp曲线
启发式滑动窗口采样
B-RRT^*算法
路径规划
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Keywords
Automatic Guided Vehicle(AGV)
vehicle kinematic model
Reeds-Shepp curve
heuristic sliding window sampling
B-RRT^*algorithm
path planned
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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