針對(duì)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(diǎn)的不同周邊狀態(tài),采用不同的概率策略擴(kuò)展目標(biāo)點(diǎn),使搜索算法能夠在空曠場(chǎng)景下向目標(biāo)點(diǎn)快速生成,同時(shí)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(diǎn)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(zhǎng)度。在仿真中進(jìn)行了多場(chǎng)景重復(fù)試驗(yàn)測(cè)試,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法在搜索速度和路徑長(zhǎng)度上有明顯改善。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 簡(jiǎn)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



本文編號(hào)：3974409