MINER-RRT* 轨迹规划框架

面向三维杂乱环境的四旋翼飞行器分层轨迹规划框架，通过神经网络加速采样路径规划并结合微分平坦最优条件生成多项式轨迹，相比现有方法显著提升计算效率并降低内存占用。

Wang, Pengyu · Tang, Jiawei · 76736493 · Zhang, Fan · 王超群 · 王建坤 · Shi, Ling · Max Q.-H., Meng

IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 2025

技术优势

计算更快

神经网络预测启发式区域，让随机树更快收敛，减少搜索时间。

内存更省

分层框架精简规划过程，降低内存占用。

轨迹更优

利用微分平坦最优条件构造多项式，最小化控制努力，提高轨迹质量。

应用场景

• 四旋翼飞行器：为四旋翼在杂乱环境中提供实时可行的轨迹。
• 自主导航：赋能自主导航中的快速局部重规划。
• 运动规划：作为运动规划模块，在密集障碍物中生成高质量路径。