針對RRT算法收斂速度慢、路徑不規(guī)則的問題,基于雙向RRT算法和概率搜索策略,提出了一種變概率策略下的雙向RRT搜索優(yōu)化算法。該算法根據(jù)搜索節(jié)點的不同周邊狀態(tài),采用不同的概率策略擴展目標(biāo)點,使搜索算法能夠在空曠場景下向目標(biāo)點快速生成,同時避免了路徑陷入局部最小值的問題。在完成初次路徑搜索后,根據(jù)路徑節(jié)點位置優(yōu)化不規(guī)則路線,減少小車行駛過程中的拐彎次數(shù)和總路徑長度。在仿真中進(jìn)行了多場景重復(fù)試驗測試,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法在搜索速度和路徑長度上有明顯改善。

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【文章目錄】：
1 簡化的車輛模型
2 雙向RRT算法與優(yōu)化
    2.1 原始雙向RRT算法
    2.2 狀態(tài)空間預(yù)處理
    2.3 變概率目標(biāo)選取策略
    2.4 后處理優(yōu)化
3 仿真與分析
4 結(jié)束語



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