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Motion planning of unicycle-like robot using single RRT with branch and bound algorithm

机译:使用分支和绑定算法使用单rrt的单轮rrt样机器人的运动规划

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摘要

This paper presents the motion planning of unicycle-like robot using single Rapidly-exploring Random Tree (RRT) algorithm, combining with Branch and Bound (BB) method. RRT can construct the searching tree efficiently between initial configuration and goal configuration. Based on the constructed searching tree, the optimal path can be extracted with BB algorithm rapidly. Obstacles avoidance is realized by checking whether the contour points of robot locate in the space of obstacles. The simulation result in a complex environment with unicycle-like robot proves the validity of proposed algorithms.
机译:本文使用单次快速探索随机树(RRT)算法,介绍了单轮循环机器人的运动规划,与分支和绑定(BB)方法相结合。 RRT可以在初始配置和目标配置之间有效地构建搜索树。基于构造的搜索树,可以快速地用BB算法提取最佳路径。通过检查机器人的轮廓点是否位于障碍物的空间中,实现了避免避免。模拟结果在具有单轮循环的机器人的复杂环境中证明了所提出的算法的有效性。

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