Abstract：
在路径规划领域,快速探索随机树(RRT)算法是机械臂解决复杂环境中的路径规划问题的重要工具,然而其纯随机的采样环节导致大量的无效或低效尝试,浪费了计算资源;为解决此问题,提出一种基于多次采样启发式策略的改进RRT算法(MH-RRT);利用启发式函数评估多个采样点的代价值,选择代价值最低的采样点,引导路径树更快地向目标点生长;将启发式函数策略类似地有效改进了 RRT*算法和双向RRT*算法;深入探讨不同参数对改进算法性能的影响,并确定最优参数组合;实验结果表明,改进算法在路径搜索时间、路径长度以及采样点数量等方面均能取得显著提升,提高了路径规划的有效性.
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计算机测量与控制
ISSN： 1671-4598
Year： 2024
Issue： 7
Volume： 32
Page： 280-287
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