一种改进的RRT机器人路径规划算法研究

摘要

路径规划技术是目前机器人领域研究热点,而路径规划算法是其核心内容。可变步长的快速随机搜索树（Rapidly-exploring Random Tree,RRT）算法在机器人路径规划算法中复杂度高、效率较低,针对这一问题,提出一种改进的RRT算法。在可变步长的随机树生长过程中,引入双向生长策略,利用双向生长特性,提高路径搜索效率,解决了最优路径与低效率间的矛盾。实验仿真数据表明,改进后的RRT算法在路径规划中不仅算法复杂度低,且搜索效率提高了约一倍。