基于双向生长改进的RRT机器人路径规划算法

摘要

路径规划算法在机器人领域占据重要作用。针对基本RRT(快速扩展随机树)算法存在稳定性差和收敛慢的缺点进行优化。首先,在随机扩展时,通过双向生长能够提高效率,节省时间;其次,添加目标引力思想,加快生长过程中的收敛性。最后实验结果表明,改进RRT算法,路径长度和规划所用时间都有很明显的改善,比基本RRT和双向扩展RRT算法规划出的路径更优,验证该算法的有效性。