路径规划是移动机器人的重要研究内容。快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法因在机器人路径规划中的成功应用,自提出以来就得到了极大的研究与发展。快速扩展随机树作为一种新颖的随机节点采样算法,相对传统路径规...路径规划是移动机器人的重要研究内容。快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法因在机器人路径规划中的成功应用,自提出以来就得到了极大的研究与发展。快速扩展随机树作为一种新颖的随机节点采样算法,相对传统路径规划算法,具有建模时间短、搜索能力强、方便添加非完整约束等优点。介绍了快速扩展随机树算法的基本原理与性质,并从单向随机树扩展、多向随机树扩展、其他改进等方面概括了算法的研究现状。最后,展望了算法未来的研究方向与挑战。展开更多
无人船航行时的安全性、可靠性和稳定性至关重要。有效的路径规划技术可显著提高无人船的避碰能力和缩短航行距离,已成为无人船领域的重点研究内容。本文:首先,分析了传统的快速搜索随机树(rapidly-exploration random tree,RRT)算法的...无人船航行时的安全性、可靠性和稳定性至关重要。有效的路径规划技术可显著提高无人船的避碰能力和缩短航行距离,已成为无人船领域的重点研究内容。本文:首先,分析了传统的快速搜索随机树(rapidly-exploration random tree,RRT)算法的程序原理和算法流程;其次,针对其不足之处引入偏置采样的方案,增加了对目标点的引导以提高其运行效率,在此基础上采用贪心思想进一步优化无人船的路径,继而提出改进的RRT算法和RRT-connect(rapidly-exploring random tree connect)算法;最后,对几种环境复杂程度不同的地图进行仿真模拟实验,验证改进方法的可行性。验证结果表明,改进的RRT-Connect算法可减少环境复杂多变对无人船路径规划的干扰,并能有效提高路径规划效率。展开更多
针对采用快速扩展随机树(rapidly extending random trees,RRT)算法进行路径规划时速度较慢的缺点,对RRT算法进行了改进。在基本RRT算法的基础上引入轮盘赌的概念,对地图分区,加入目标偏向概率约束随机树的生长方向;当目前迭代与上一次...针对采用快速扩展随机树(rapidly extending random trees,RRT)算法进行路径规划时速度较慢的缺点,对RRT算法进行了改进。在基本RRT算法的基础上引入轮盘赌的概念,对地图分区,加入目标偏向概率约束随机树的生长方向;当目前迭代与上一次迭代为同一父节点时,改用最近节点连接策略,使样点与距离目标最近节点相连;发生碰撞时仅碰撞区域重新生成样点,增大随机树通过细窄通道和死角的概率。对生成路径进行3次B样条平滑处理。通过3组不同难度的地图仿真试验表明:随着地图难度的不断增长,改进的RRT算法的运行时间比原算法减少了62%左右,迭代次数减少了60%左右。展开更多
基于单树随机树搜索算法(Single directional rapidly-exploring random tree,single-RRT)和双树随机树搜索算法(Bi-directional rapidly-exploring random tree,bi-RRT),对7R机械臂的避障达点运动规划展开系统研究。基于single-RRT算...基于单树随机树搜索算法(Single directional rapidly-exploring random tree,single-RRT)和双树随机树搜索算法(Bi-directional rapidly-exploring random tree,bi-RRT),对7R机械臂的避障达点运动规划展开系统研究。基于single-RRT算法进行避障达点运动的数值仿真和实物样机试验。提出一种新的bi-RRT算法,结合末端姿态调整和关节自运动来生成目标树。并利用7R机械臂的解析逆解,生成目标位形。传统的bi-RRT算法只给定了一个目标位形,而新算法中目标点树根是由一群目标位形组成。在给定的障碍物环境中,机器人自动选择某一合适的位形作为目标节点来引导搜索树最有效地生长。通过数值仿真,验证该方法的优越性。利用Matlab和C++的混合编程和OpenGL开发了7R机械臂避障达点运动规划仿真软件。利用该软件,对基于bi-RRT的7R机械臂避障达点运动规划进行虚拟样机的试验研究。展开更多
文摘路径规划是移动机器人的重要研究内容。快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法因在机器人路径规划中的成功应用,自提出以来就得到了极大的研究与发展。快速扩展随机树作为一种新颖的随机节点采样算法,相对传统路径规划算法,具有建模时间短、搜索能力强、方便添加非完整约束等优点。介绍了快速扩展随机树算法的基本原理与性质,并从单向随机树扩展、多向随机树扩展、其他改进等方面概括了算法的研究现状。最后,展望了算法未来的研究方向与挑战。
文摘无人船航行时的安全性、可靠性和稳定性至关重要。有效的路径规划技术可显著提高无人船的避碰能力和缩短航行距离,已成为无人船领域的重点研究内容。本文:首先,分析了传统的快速搜索随机树(rapidly-exploration random tree,RRT)算法的程序原理和算法流程;其次,针对其不足之处引入偏置采样的方案,增加了对目标点的引导以提高其运行效率,在此基础上采用贪心思想进一步优化无人船的路径,继而提出改进的RRT算法和RRT-connect(rapidly-exploring random tree connect)算法;最后,对几种环境复杂程度不同的地图进行仿真模拟实验,验证改进方法的可行性。验证结果表明,改进的RRT-Connect算法可减少环境复杂多变对无人船路径规划的干扰,并能有效提高路径规划效率。
文摘针对采用快速扩展随机树(rapidly extending random trees,RRT)算法进行路径规划时速度较慢的缺点,对RRT算法进行了改进。在基本RRT算法的基础上引入轮盘赌的概念,对地图分区,加入目标偏向概率约束随机树的生长方向;当目前迭代与上一次迭代为同一父节点时,改用最近节点连接策略,使样点与距离目标最近节点相连;发生碰撞时仅碰撞区域重新生成样点,增大随机树通过细窄通道和死角的概率。对生成路径进行3次B样条平滑处理。通过3组不同难度的地图仿真试验表明:随着地图难度的不断增长,改进的RRT算法的运行时间比原算法减少了62%左右,迭代次数减少了60%左右。
文摘基于单树随机树搜索算法(Single directional rapidly-exploring random tree,single-RRT)和双树随机树搜索算法(Bi-directional rapidly-exploring random tree,bi-RRT),对7R机械臂的避障达点运动规划展开系统研究。基于single-RRT算法进行避障达点运动的数值仿真和实物样机试验。提出一种新的bi-RRT算法,结合末端姿态调整和关节自运动来生成目标树。并利用7R机械臂的解析逆解,生成目标位形。传统的bi-RRT算法只给定了一个目标位形,而新算法中目标点树根是由一群目标位形组成。在给定的障碍物环境中,机器人自动选择某一合适的位形作为目标节点来引导搜索树最有效地生长。通过数值仿真,验证该方法的优越性。利用Matlab和C++的混合编程和OpenGL开发了7R机械臂避障达点运动规划仿真软件。利用该软件,对基于bi-RRT的7R机械臂避障达点运动规划进行虚拟样机的试验研究。
