启发式RRT∗FN路径规划器

窄区规划更稳

在固定节点数下兼顾稠密障碍与窄区探索，路径规划效率与适应性显著提升。

李一波 · Hao, Wang · Wanzhu, Liu

2023

技术优势

随机性大幅降低

在节点数达到预设值时，通过启发式采样策略引入高性能节点替换低效节点，从而降低随机性并提高搜索效率。

窄区探索更稳

自适应扩展策略根据碰撞检测自动调整向随机点和目标点生长的权重，使算法能够有效探索障碍物密集和狭窄区域。

应用场景

• 移动机器人导航：在固定内存下生成高效路径，适应复杂室内外环境。
• 室内机器人：在狭窄通道和障碍密集处仍能可靠规划，避免陷入死区。
• 软体机器人运动控制：可集成到软体机器人运动控制中，处理复杂约束下的路径生成。
• 人形机器人路径规划：为人形机器人在动态环境中提供实时可行的路径规划。
• 自动化流水线调度：为自动化流水线中的移动单元提供高效无碰撞调度路径。