針對(duì)Informed-RRT^*算法在復(fù)雜環(huán)境重復(fù)規(guī)劃穩(wěn)定性差、收斂速度慢的問題,提出改進(jìn)Informed-RRT^*的路徑規(guī)劃算法(Informed Bi-directional RRT^*)提升尋找可行路徑的穩(wěn)定性和效率。該算法引入基于狀態(tài)子集直接采樣的反向擴(kuò)展策略,當(dāng)路徑規(guī)劃遇到障礙時(shí)快速更新采樣區(qū)間,在障礙物的邊界區(qū)域獲得接近最優(yōu)路徑成本的可行路徑,同時(shí)結(jié)合基于多樹搜索的雙向搜索策略加快對(duì)狀態(tài)子集的探索,提高算法的收斂速度。實(shí)驗(yàn)表明,與Informed-RRT^*算法相比,IBI-RRT^*算法穩(wěn)定性更高,能夠減少40%的迭代次數(shù)和20%～30%的搜索時(shí)間,并且規(guī)劃路徑接近最優(yōu)路徑,驗(yàn)證了IBI-RRT^*算法在復(fù)雜環(huán)境中路徑規(guī)劃的優(yōu)勢。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 問題定義
2 RRT*算法原理
3 IBI-RRT*
    3.1 Informed-RRT*
    3.2 橢圓狀態(tài)子集
    3.3 反向擴(kuò)展策略
        (1)生成狀態(tài)子集空間
        (2)更新狀態(tài)子集
        (3)尋找可行路徑
    3.4 雙向擴(kuò)展策略
4 IBI-RRT*算法仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.1 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.2 采樣對(duì)比
5 結(jié)束語



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