改进RRT路径规划算法
路径缩短四分之一
面向狭窄环境移动机器人的全局路径规划，在路径长度、搜索时间和节点数上均大幅优于经典RRT系列算法，并已在仿昆虫机器人上完成物理验证。
王丽娜 · Xin, Yang · 王斌锐
Biomimetics 2023
参数信息
- 路径长度减少百分比（相较于RRT）
- 25.32 %
- 路径长度减少百分比（相较于RRT-connect）
- 26.42 %
- 路径长度减少百分比（相较于RRT*）
- 4.99 %
- 规划时间减少百分比（相较于RRT）
- 64.96 %
- 规划时间减少百分比（相较于RRT-connect）
- 40.83 %
- 规划时间减少百分比（相较于RRT*）
- 27.34 %
技术优势
路径缩短四分之一
通过目标偏置采样减少无效节点，后期路径剪枝去除冗余点，使最终路径长度相比三种经典RRT算法显著缩短。
规划时间最多省65%
自适应步长策略让搜索加速，目标偏置采样减少无谓探索，使规划时间显著低于经典算法。
路径更平滑
三次B样条曲线对剪枝后的路径进行平滑处理，消除尖锐拐角，满足机器人运动学约束，更适合实际行驶。
应用场景
- 移动机器人路径规划：为狭窄环境中的移动机器人提供更短更平滑的全局路径，减少行驶时间和能耗。
- 工业机器人导航：在工厂狭窄通道和密集设备间快速生成无碰撞路径，提升物流机器人导航效率。
- 无人机路径规划：可扩展用于无人机在复杂环境中生成平滑且成本低的飞行路径，减少飞行时间。
- 软体机器人运动规划：平滑的B样条路径更适合软体机器人的连续变形运动，避免急转弯造成的损伤。