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RRT*-GSQ:A hybrid sampling path planning algorithm for complex orchard scenarios 认领 引用
1
作者 ZHU Qingzhen ZHAO Jiamuyang +1 位作者 DAI Xu YU Yang 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期13-25,共13页
Traditional sampling-based path planning algorithms,such as the rapidly-exploring random tree star(RRT*),encounter critical limitations in unstructured orchard environments,including low sampling efficiency in narr... Traditional sampling-based path planning algorithms,such as the rapidly-exploring random tree star(RRT*),encounter critical limitations in unstructured orchard environments,including low sampling efficiency in narrow passages,slow convergence,and high computational costs.To address these challenges,this paper proposes a novel hybrid global path planning algorithm integrating Gaussian sampling and quadtree optimization(RRT*-GSQ).This methodology aims to enhance path planning by synergistically combining a Gaussian mixture sampling strategy to improve node generation in critical regions,an adaptive step-size and direction optimization mechanism for enhanced obstacle avoidance,a Quadtree-AABB collision detection framework to lower computational complexity,and a dynamic iteration control strategy for more efficient convergence.In obstacle-free and obstructed scenarios,compared with the conventional RRT*,the proposed algorithm reduced the number of node evaluations by 67.57%and 62.72%,and decreased the search time by 79.72%and 78.52%,respectively.In path tracking tests,the proposed algorithm achieved substantial reductions in RMSE of the final path compared to the conventional RRT*.Specifically,the lateral RMSE was reduced by 41.5%in obstacle-free environments and 59.3%in obstructed environments,while the longitudinal RMSE was reduced by 57.2%and 58.5%,respectively.Furthermore,the maximum absolute errors in both lateral and longitudinal directions were constrained within 0.75 m.Field validation experiments in an operational orchard confirmed the algorithm's practical effectiveness,showing reductions in the mean tracking error of 47.6%(obstacle-free)and 58.3%(with obstructed),alongside a 5.1%and 7.2%shortening of the path length compared to the baseline method.The proposed algorithm effectively enhances path planning efficiency and navigation accuracy for robots,presenting a superior solution for high-precision autonomous navigation of agricultural robots in orchard environments and holding significant value for engineering applications. 展开更多
关键词 robot path planning orchard improved RRT*algorithm Gaussian sampling autonomous navigation
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HS-APF-RRT*: An Off-Road Path-Planning Algorithm for Unmanned Ground Vehicles Based on Hierarchical Sampling and an Enhanced Artificial Potential Field 认领 引用
2
作者 Zhenpeng Jiang Qingquan Liu Ende Wang 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2026年第1期1218-1235,共18页
Rapidly-exploring Random Tree(RRT)and its variants have become foundational in path-planning research,yet in complex three-dimensional off-road environments their uniform blind sampling and limited safety guarantees l... Rapidly-exploring Random Tree(RRT)and its variants have become foundational in path-planning research,yet in complex three-dimensional off-road environments their uniform blind sampling and limited safety guarantees lead to slow convergence and force an unfavorable trade-off between path quality and traversal safety.To address these challenges,we introduce HS-APF-RRT*,a novel algorithm that fuses layered sampling,an enhanced Artificial Potential Field(APF),and a dynamic neighborhood-expansion mechanism.First,the workspace is hierarchically partitioned into macro,meso,and micro sampling layers,progressively biasing random samples toward safer,lower-energy regions.Second,we augment the traditional APF by incorporating a slope-dependent repulsive term,enabling stronger avoidance of steep obstacles.Third,a dynamic expansion strategy adaptively switches between 8 and 16 connected neighborhoods based on local obstacle density,striking an effective balance between search efficiency and collision-avoidance precision.In simulated off-road scenarios,HS-APF-RRT*is benchmarked against RRT*,GoalBiased RRT*,and APF-RRT*,and demonstrates significantly faster convergence,lower path-energy consumption,and enhanced safety margins. 展开更多
关键词 RRT* APF path planning off-road Unmanned Ground Vehicle(UGV)
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基于改进APF-RRT的采摘机械臂运动路径规划 认领 引用 被引量：2
3
作者 贾通 潘星宇 +3 位作者 钱振东 路红 李佩娟 张文 《农机化研究》 北大核心 2026年第2期173-182,共10页
在农业自动化快速发展的背景下,机械臂作为果园智能采摘作业的核心设备,其路径规划能力直接影响作业效率。然而果园环境复杂,传统人工势场法(APF)、快速随机搜索树(RRT)等路径规划算法在避障能力与运动平滑等方面仍存在一定不足,难以满... 在农业自动化快速发展的背景下,机械臂作为果园智能采摘作业的核心设备,其路径规划能力直接影响作业效率。然而果园环境复杂,传统人工势场法(APF)、快速随机搜索树(RRT)等路径规划算法在避障能力与运动平滑等方面仍存在一定不足,难以满足高效、安全的采摘需求。针对上述问题,提出了一种基于改进APF-RRT的路径规划算法。通过人工势场引导目标采样方向,增强路径趋近性,并引入非线性斥力场模型平滑势能分布,缓解斥力突变导致的局部震荡;同时,设计了基于最小障碍距离的动态步长策略,自适应调整采样粒度,以兼顾搜索效率和避障精度;通过障碍可行性检测方法去除冗余节点,结合三次B样条曲线实现路径平滑处理,提升路径连续性与执行稳定性。试验表明:在二维空间环境下,改进APF-RRT算法较RRT与APF-RRT算法分别缩短耗时78.75%、58.99%,路径长度减少16.88%、5.93%;在三维空间环境下,耗时缩短88.85%、65.20%,路径长度减少19.60%、5.61%;在机械臂仿真环境中,改进算法生成的路径更加平滑,转折点数量减少。研究结果验证了改进APF-RRT算法在复杂果园下具备良好的全局搜索与避障能力,以及较好的有效性与稳定性。 展开更多
关键词 采摘机械臂 路径规划 人工势场法 快速随机搜索树 改进APF-RRT算法 避障
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基于改进RRT算法的采摘机械臂路径规划研究 认领 引用 被引量：2
4
作者 孙波 彭浩 +2 位作者 周健康 陈红明 赵伟 《农机化研究》 北大核心 2026年第3期169-177,共9页
为了使采摘机械臂在复杂环境下完成采摘任务,提出了改进RRT算法有效规划机器臂路径,以提高机械臂的避障能力。针对标准RRT算法在多自由度机械臂路径规划中存在规划耗时长、导向性较差,冗余节点多和路径质量差等问题,引入动态采样域策略... 为了使采摘机械臂在复杂环境下完成采摘任务,提出了改进RRT算法有效规划机器臂路径,以提高机械臂的避障能力。针对标准RRT算法在多自由度机械臂路径规划中存在规划耗时长、导向性较差,冗余节点多和路径质量差等问题,引入动态采样域策略和目标偏置概率策略,提高了算法的导向性和收敛速度。设置了机械臂路径规划的两种仿真实验环境,包含多个小球体的小型障碍物环境和一个大球体的大型障碍物环境,并进行仿真对比实验。在小型障碍物环境下的仿真结果表明,相比GB-RRT算法,改进算法的时间代价减少了87.79%、最终路径的节点数减少了95.08%、路径代价减少了14.63%;在大型障碍物环境下的仿真结果表明,GB-RRT算法路径规划失败,而改进算法能够规划出一条合理的路径,使机械臂顺利避开障碍物。 展开更多
关键词 采摘机械臂 路径规划 RRT避障算法 动态采样域策略 B样条曲线
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基于改进APF-IRRT*的机械臂路径规划研究 认领 引用 被引量：1
5
作者 戈海龙 董学富 +1 位作者 孙嘉宾 成巍 《制造技术与机床》 CAS 北大核心 2026年第6期75-82,共8页
针对传统Informed-RRT*(informing rapidly-exploring random trees with path distance lower bounds)算法在机械臂避障路径规划中目标导向性不足、随机性大、规划效率低以及路径冗余造成运动不平滑等问题,提出一种改进的APF-Inform... 针对传统Informed-RRT*(informing rapidly-exploring random trees with path distance lower bounds)算法在机械臂避障路径规划中目标导向性不足、随机性大、规划效率低以及路径冗余造成运动不平滑等问题,提出一种改进的APF-Informed RRT*算法。在采样阶段,引入人工势场法引导采样点,提高随机树扩展的目标导向性。在树生长阶段,通过碰撞检测缓存键和自适应变步长策略,缓存碰撞检测结果,并生成唯一标识为缓存键,通过与障碍物的距离动态调整步长,减少碰撞检测次数,提高搜索效率。在优化阶段,采用分段式贪心算法和三次B样条曲线优化路径。通过与Informed-RRT*、GoalBias-RRT*和RRT*算法在三维环境下的仿真对比实验。结果表明,相较于Informed-RRT*算法,APF-Informed RRT*算法路径长度减少14.08%,时间节约96.17%;与RRT*和GoalBias-RRT*算法相比,APF-Informed RRT*算法路径长度分别减少19.89%和12.24%,时间分别节约88.52%和12.5%,算法的搜索效率得到显著的提升。将算法应用到AUBO i5机械臂平台,机械臂能够成功避开障碍物并准确到达目标点,且各关节的运动曲线平滑,进一步证明了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 机械臂 路径规划 Informed-RRT*算法 缓存键策略 分段贪心策略 三次B样条曲线
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多向人工势场法引导的RRT-Connect路径规划算法研究 认领 引用 被引量：1
6
作者 丁建军 梁甲杭 +3 位作者 胡志明 章超 叶子安 孙超 《机电工程》 CAS 北大核心 2026年第3期499-513,共15页
针对快速随机扩展树(RRT-Connect)算法的随机性强、搜索效率低、路径规划时间长的问题,提出了一种面向机械臂的多向人工势场法引导的RRT-Connect路径规划算法。首先,引入了多向随机树拓展策略,在初始节点与目标节点连线中点选取了第三... 针对快速随机扩展树(RRT-Connect)算法的随机性强、搜索效率低、路径规划时间长的问题,提出了一种面向机械臂的多向人工势场法引导的RRT-Connect路径规划算法。首先,引入了多向随机树拓展策略,在初始节点与目标节点连线中点选取了第三节点作为根节点,增加了随机树的连接概率;其次,在路径拓展过程中融入了虚拟人工势场法,构建了复合势场函数,该函数将环境信息转化为具有梯度特征的势能空间,其中,引力场结合路径平滑度约束与运动学模型生成了渐进优化的轨迹牵引力,引导随机树向目标节点拓展;斥力场梯度通过自适应参数动态调整,形成了柔性避障区域,实时感知障碍物,提高了算法的收敛速度与避障能力;最后,在二维平面与三维空间环境下进行了仿真分析,还进行了实物抓取实验,验证了该算法的性能。研究结果表明:相较于传统RRT-Connect算法,多向人工势场法引导的RRT-Connect算法的路径平均节点数减少了54.36%,平均路径长度降低了10.23%,路径规划运行时间缩短了53.12%;此外,将该算法结合视觉抓取网络GR-ConvNet,开展了路径规划与实际抓取试验,该算法的路径规划长度减少了15.97%,规划运行时间缩短了51.74%,平均迭代次数降低了27.63%。该算法显著提升了路径规划的效率与稳定性,可为机械臂实现高效自主路径规划提供有力支撑。 展开更多
关键词 机械臂 运动学建模 多向随机树 人工势场法 快速随机扩展树算法
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基于改进RRT算法的煤矿锚杆支护钻臂智能路径规划 认领 引用
7
作者 张旭辉 解彦彬 +6 位作者 雷孟宇 宋成志 董征 王泽尧 王腾辉 田思昊 张勤焕 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期323-336,共14页
【目的】在煤矿智能化开采背景下,实现井下锚杆支护作业自动化已成为提升巷道掘进效率与作业安全性的核心需求,然而在复杂井下环境中钻臂路径规划存在自动化程度低、钻臂姿态调整繁琐、作业稳定性不足且钻孔精度不达标的问题。【方法】... 【目的】在煤矿智能化开采背景下,实现井下锚杆支护作业自动化已成为提升巷道掘进效率与作业安全性的核心需求,然而在复杂井下环境中钻臂路径规划存在自动化程度低、钻臂姿态调整繁琐、作业稳定性不足且钻孔精度不达标的问题。【方法】针对上述问题,提出一种改进RRT(rapidly exploring random tree)算法的煤矿锚杆支护钻臂智能路径规划方法。首先,采用目标偏向引导策略缩小采样范围,建立基于碰撞检测的更新列表以实现步长的高效自适应调整,并提出一种自适应方向权重更新策略,完成采样方向的灵活调控。通过建立钻臂关节约束模型,实现非传统多自由度机械臂逆运动学高效求解,并将约束条件嵌入采样环节完成采样点的实时约束与动态修正。最后,通过冗余节点裁剪和路径平滑策略优化路径质量,结合关节约束模型求解得到全局最优路径规划方案,确保钻机始终垂直于巷道顶板作业,从而兼顾钻孔精度与作业效率的提升。【结果和结论】相较于RRT及其改进算法,本文算法在3D避障规划中搜索时间为0.18 s、最终路径长度为338.04 mm、成功率为100%,均为最优;引入关节约束后使钻臂在路径规划长度上减少19.71%,搜索时间缩短48.89%;钻臂规划实验中其相较RSA-RRT路径长度缩短45.19%、耗时降低15.54%;物理实验验证钻臂末端位置偏差在1.1~2.9 cm、钻孔角度误差在1.9°~3.9°,实现了稳定可靠的钻孔精度,具备更优异的综合性能与工程应用价值。 展开更多
关键词 煤矿锚杆支护 改进RRT算法 关节约束 逆运动学 自适应调整 路径规划
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基于人工势场法改进的双向RRT路径规划算法 认领 引用
8
作者 郏泽萌 高焕兵 王雪秋 《电子科技》 2026年第3期47-56,共10页
针对RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法在机器人路径规划过程存在采样点随机性高、算法效率低、路径规划时间长以及规划路径冗长等问题,文中提出一种结合人工势场法的双向RRT路径规划算法。将传统RRT算法中单向扩展方式改为由起... 针对RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法在机器人路径规划过程存在采样点随机性高、算法效率低、路径规划时间长以及规划路径冗长等问题,文中提出一种结合人工势场法的双向RRT路径规划算法。将传统RRT算法中单向扩展方式改为由起点和终点同时进行扩展,在节点扩展时加入人工势场法进行引导,增加节点扩展的目的性。将固定步长改换为可变步长,使随机树可以更快地向目标点扩展。对生成路径进行剪枝处理,删除路径中的冗余节点,进一步缩短路径长度。利用MATLAB仿真平台在相同环境下对比所提改进算法与RRT-Connect算法、DRRT-Connect(Dynamic Rapidly-exploring Random Tree Connect)算法、GB(Goal-Biased)-RRT算法、A*算法、PRM(Probabilistic Road Map)算法的路径规划效果。仿真结果表明,所提改进算法与其他改进算法相比最短路径缩短了7%,最短搜索时间降低了65%,提高了算法的规划效率。将所提算法应用于机器人,结果证明了其具有较强可行性。 展开更多
关键词 路径规划 RRT算法 人工势场法 RRT-Connect算法 改进双向RRT算法 贪心算法 可变步长 剪枝优化处理
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基于多策略改进RRT算法的无人船路径规划 认领 引用
9
作者 陈小龙 李明智 +3 位作者 张橙橙 汪雅琴 赵弈超 李思奇 《舰船科学技术》 北大核心 2026年第4期155-161,共7页
针对快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法在结合无人船进行路径规划时存在规划时间长、路径冗余大、路径平滑度不符合欠驱动无人船航行要求等问题,提出一种改进RRT的无人船全局路径规划算法。算法中将贝叶斯优化算... 针对快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法在结合无人船进行路径规划时存在规划时间长、路径冗余大、路径平滑度不符合欠驱动无人船航行要求等问题,提出一种改进RRT的无人船全局路径规划算法。算法中将贝叶斯优化算法融入目标采样过程,增强目标点采样导向性;引入动态步长和双向贪心剪枝策略作为重要辅助,进一步提升算法效率和路径质量;得到初始路径后采用动态权重3次B样条曲线进一步平滑处理。最后在3种类型障碍物环境下进行仿真实验并与RRT、RRT*算法进行对比。结果表明,改进RRT算法在规划时长、路径长度以及路径质量等方面有明显优势。改进后算法效率更高,路径平滑度更高,研究成果可为无人船自主航行提供参考。 展开更多
关键词 路径规划 改进RRT算法 贝叶斯优化 改进B样条曲线 无人船
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基于改进PF-RRT*算法的果园复杂地形下移动机器人路径规划 认领 引用
10
作者 肖珂 王创 +1 位作者 高冠东 张璠 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第12期69-79,共11页
为提高果园自主移动机器人在山区、丘陵等复杂地形环境下运动路径规划效果,增强机器人野外工作性能,针对果园非结构化布局和起伏地形,本文提出了一种基于改进PF-RRT*(Plane fitting-rapidly exploring random trees star)算法的果园机... 为提高果园自主移动机器人在山区、丘陵等复杂地形环境下运动路径规划效果,增强机器人野外工作性能,针对果园非结构化布局和起伏地形,本文提出了一种基于改进PF-RRT*(Plane fitting-rapidly exploring random trees star)算法的果园机器人路径规划方法。利用自适应采样步长策略,在果园不同障碍物密度环境下能够灵活地调节随机树扩展步长。采用自适应目标偏置的势场引导采样方法,能够有效引导随机树避开障碍物并向目标点扩展。此外,在随机树扩展过程引入地形评估函数。通过平面拟合技术对地形坡度、稀疏度和粗糙度进行综合评估,确保规划的路径在复杂地形中可通过性和安全性。最后,采用三次样条插值与高斯过程回归对路径进行平滑和优化。在仿真环境中,改进PF-RRT*算法与RRT*、Q-RRT*和PF-RRT*算法相比,轨迹偏差最多减少46.97%,路径长度最多减少7.64%,规划时间最多减少23.58%,且成功率和避障效果均优于对比算法。真实果园行间试验结果表明,与RRT*、Q-RRT*和PF-RRT*算法相比,改进PF-RRT*算法与理想轨迹偏差量减少34.04%、26.19%、27.91%、路径长度减少6.58%、3.16%和4.10%、规划时间减少30.56%、18.25%和33.52%。表明本文算法在果园复杂地形下能够实现自主移动机器人最优路径规划与导航。 展开更多
关键词 果园机器人 路径规划 改进PF-RRT*算法 快速搜索随机树 复杂地形环境
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改进RRT*算法的移动机器人路径规划 认领 引用
11
作者 池吕庭 鲁宇明 黎政秀 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2026年第1期131-140,共10页
针对RRT*算法的随机性强、收敛速度慢、路径质量不佳等问题,提出了一种双向启发式自适应搜索RRT*算法。首先,通过双向搜索策略,分别从起止位置各生长一棵随机树,在工作空间中进行搜索,使算法收敛的更快。其次,引入了人工势场中引... 针对RRT*算法的随机性强、收敛速度慢、路径质量不佳等问题,提出了一种双向启发式自适应搜索RRT*算法。首先,通过双向搜索策略,分别从起止位置各生长一棵随机树,在工作空间中进行搜索,使算法收敛的更快。其次,引入了人工势场中引力场的思想,使随机树在生成新节点时,偏向目标位置进行生长,以减小随机树采样时的强随机性。最后,采用了自适应步长策略,提高了算法的避障能力以及路径的平滑度。实验证明,改进策略的综合作用使得改进后的RRT*算法能够快速、有效地完成路径规划任务。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 RRT*算法 随机采样 目标引力
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基于改进APF-Bi-RRT* 算法的移动机器人路径规划研究 认领 引用
12
作者 韦伟 陈宇 齐文 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2026年第3期362-371,共10页
针对移动机器人路径规划中的双向快速拓展随机树(Bi-RRT*)算法存在采样点冗余、路径规划质量不高和路径曲折的问题,本文提出一种改进的APF-Bi-RRT*算法。首先,在Bi-RRT*的基础上引入动态目标偏置函数,减少采样点,提高路径规划... 针对移动机器人路径规划中的双向快速拓展随机树(Bi-RRT*)算法存在采样点冗余、路径规划质量不高和路径曲折的问题,本文提出一种改进的APF-Bi-RRT*算法。首先,在Bi-RRT*的基础上引入动态目标偏置函数,减少采样点,提高路径规划的效率;其次,在人工势场方面引入动态斥力系数,实时调节斥力大小,提高路径规划质量;最后,对剪枝算法进行改进,通过引入安全距离检测策略,结合三次B样条曲线,改善路径曲折的问题。将算法应用于多种环境进行仿真实验,结果表明,相较于APF-Bi-RRT*、Bi-RRT*和RRT*算法,规划效率分别提升16.46%、22.52%和62.68%,改进后的算法在耗时、采样点上大幅减少,路径长度更短、平滑度更高。 展开更多
关键词 路径规划 Bi-RRT*算法 人工势场 剪枝算法 三次B样条
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基于双向区域RRT*的陪护机器人自主路径规划 认领 引用
13
作者 刘树博 张志远 +3 位作者 李智 杨文龙 刘国权 罗先喜 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期347-358,共12页
为进一步提高路径规划算法的自主性及实用性,利用陪护机器人非质点模型,提出了基于双向区域RRT*(bidirectional regional RRT*,BR-RRT*)的自主路径规划(autonomous path planning,APP)算法。针对机器人平面中心(robot plane center,RPC... 为进一步提高路径规划算法的自主性及实用性,利用陪护机器人非质点模型,提出了基于双向区域RRT*(bidirectional regional RRT*,BR-RRT*)的自主路径规划(autonomous path planning,APP)算法。针对机器人平面中心(robot plane center,RPC)提出一种包括精英驻停点选择、高效搜索和路径优化的BR-RRT*自主高性能搜索(autonomous high-performance search,AHS)算法,实现对各RPC精英驻停点的路径规划;基于所得RPC精简平滑规划点集,提出最优行进区域获取(optimal travel area acquisition,OTAA)策略,为机器人提供最佳的行进区域。仿真结果表明,在指定机器人起始点和驻停点的前提下,所提BR-RRT*搜索算法在规划路径长度、迭代次数、规划时间和路径平滑度等方面均优于已报道算法;此外,在不同仿真环境及初始位置条件下,基于BR-RRT*的APP算法都能够自主选择合理的驻停点,实现机器人RPC规划路径优化并完成行进区域输出,体现出了较强鲁棒性。 展开更多
关键词 陪护机器人 非质点模型 自主路径规划(APP) BR-RRT*算法 双向目标
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基于人工势场法改进RRT*算法的无人船路径规划 认领 引用
14
作者 陈小龙 李明智 +3 位作者 汪雅琴 张橙橙 陈禹成 张赫轩 《舰船科学技术》 北大核心 2026年第5期151-157,共7页
针对无人船在障碍物环境中路径规划效率低、路径冗余大、平滑性差等问题,提出一种融合人工势场法的改进RRT*算法(Artificial Potential Field Rapidly-exploring Random Tree*,APF-RRT*)。该算法以人工势场模型为引导机制,构... 针对无人船在障碍物环境中路径规划效率低、路径冗余大、平滑性差等问题,提出一种融合人工势场法的改进RRT*算法(Artificial Potential Field Rapidly-exploring Random Tree*,APF-RRT*)。该算法以人工势场模型为引导机制,构建包含信息激励势场、引力势场和斥力势场的复合势能函数,从而有目的性地引导采样点朝向目标区域并远离障碍物,提高算法采样效率;同时引入动态步长策略加快扩展速度,最后结合贪心剪枝和路径平滑机制优化初始路径。在2种典型环境下进行仿真对比实验,结果表明文中改进RRT*算法在规划效率、路径长度、平滑度以及稳定性方面优于传统算法,平均规划时长、路径长度、初始路径节点数与改进前相比分别减少了50.88%、6.24%、30.29%。改进算法为无人船在障碍物环境下生成安全、高效的航行路径提供了有力保障。 展开更多
关键词 路径规划 RRT*算法 人工势场模型 复合势能函数 无人船
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基于多策略改进RRT和黏菌算法优化的移动机器人路径规划 认领 引用
15
作者 许建民 孟寒 聂进 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第6期607-617,共11页
针对快速搜索随机树(RRT)算法在移动机器人路径规划中存在的路径冗长、无效扩展过多、路径平滑性以及采样效率较差等不足,并考虑到其在结合黏菌算法(SMA)后出现路径质量下降等问题,提出了一种多策略改进快速搜索随机树(IRRT)和改进黏菌... 针对快速搜索随机树(RRT)算法在移动机器人路径规划中存在的路径冗长、无效扩展过多、路径平滑性以及采样效率较差等不足,并考虑到其在结合黏菌算法(SMA)后出现路径质量下降等问题,提出了一种多策略改进快速搜索随机树(IRRT)和改进黏菌算法(ISMA)优化的路径规划方法。IRRT算法在采样阶段采用视域可达引导的目标偏向采样机制,在节点扩展阶段引入角度融合策略,结合节点位置与环境信息设计了多阶段自适应步长,利用改进的混沌映射初始化种群,通过ISMA算法解决SMA算法优化后路径质量下降的问题。仿真结果表明,相较于传统RRT算法,改进算法在路径长度、树扩展点、路径平滑度以及采样时间方面优化了16.10%、65.89%、68.68%和57.87%以上,并在结合相同局部路径规划算法后表现出更优秀的路径指引,Turtle Bot3机器人在Gazebo平台中证明了其理论的可行性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 RRT算法 SMA算法 自适应步长 混沌映射
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基于空间探索引导双树RRT*的路径规划 认领 引用
16
作者 秦晓辉 郝中华 +3 位作者 张润邦 刘硕 黄圣杰 龙承启 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第2期26-36,共11页
针对基于采样的RRT*路径规划算法存在采样盲目性、引导策略单一和运动学约束等问题,提出了一种空间探索引导双树RRT*(space exploration guided bidirectional RRT*,SGB-RRT*)路径规划算法.首先,在采样阶段采用空间探索采样策略,探索当... 针对基于采样的RRT*路径规划算法存在采样盲目性、引导策略单一和运动学约束等问题,提出了一种空间探索引导双树RRT*(space exploration guided bidirectional RRT*,SGB-RRT*)路径规划算法.首先,在采样阶段采用空间探索采样策略,探索当前节点周围环境并建立障碍物视角,剔除遮挡区域,降低了采样盲目性.其次,在引导阶段采用衰减探索与权重控制策略,先依据采样次数更新衰减探索式,渐进限制探索能力,引导采样向相对目标点倾向,再通过距离权重控制倾向程度,完善了引导逻辑.再次,在扩展阶段将剔除CCC类型的Dubins曲线与双树融合,解决运动学约束问题,然后以逐级回溯父节点代替Rnear回溯方式,最终快速规划出一条低代价的运动学路径.仿真实验在不同地图中将SGB-RRT*与RRT、RRT*、RRT*-connect进行对比,验证了提出的SGB-RRT*算法在计算速度、路径质量方面的优越性和可行性. 展开更多
关键词 RRT 路径规划 探索采样 衰减探索 Dubins曲线 运动学约束
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改进RRT*算法在多机械臂协同路径规划中的应用 认领 引用
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作者 张子明 许劭晟 +3 位作者 强瑞 王纬国 李凯 高荣华 《计算机测量与控制》 2026年第5期239-247,共9页
为解决多机械臂协同路径规划中碰撞风险高、搜索效率低的问题,提出了一种改进的RRT*算法;该方法通过引入一个动态自适应的采样区域生成机制,利用可训练的生成函数,根据所有机械臂的实时状态和任务目标动态地约束采样空间,从而优先在低... 为解决多机械臂协同路径规划中碰撞风险高、搜索效率低的问题,提出了一种改进的RRT*算法;该方法通过引入一个动态自适应的采样区域生成机制,利用可训练的生成函数,根据所有机械臂的实时状态和任务目标动态地约束采样空间,从而优先在低碰撞风险区域进行探索;为促进多臂协同,设计了一种集中式协同机制和考虑全局代价的重连线策略;采用策略梯度法对采样区域生成函数进行优化,进一步提升了路径规划的效率和质量;仿真实验结果表明,该方法在规划时间、成功率及路径节点数上均优于多种经典RRT*变体算法,且在含动态障碍物的复杂环境中表现出更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 多机械臂 路径规划 RRT*算法 协同规划 碰撞检测 自适应采样
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基于DESRRT-Connect算法的机械臂路径规划 认领 引用
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作者 郭北涛 何博 张丽秀 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第5期24-29,36,共6页
为解决传统RRT等采样路径算法用于机械臂路径规划成本高、路径随机性强等问题,提出了先验动态椭球子集采样双向快速拓展随机树(dynamic ellipsoid subset sampling bidirectional rapidly-exploring random tree,DESRRT-Connect)的改进... 为解决传统RRT等采样路径算法用于机械臂路径规划成本高、路径随机性强等问题,提出了先验动态椭球子集采样双向快速拓展随机树(dynamic ellipsoid subset sampling bidirectional rapidly-exploring random tree,DESRRT-Connect)的改进路径规划算法。通过引入以起终点为焦点的动态椭球采样策略,优化了传统的路径规划效率,针对路径成本高的问题,提出了一种快速剪枝重连方法,能够在复杂环境中快速找到优化路径。实验结果表明,所提方法在路径规划长度较传统RRT-Connect算法减少了35.44%,平均搜索时间相比RRT算法减少了23.13%,最后通过3次B样条插值平滑路径,为机械臂的运动规划提供了有力支持。 展开更多
关键词 RRT算法 6R机械臂 路径规划 B样条插值
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Study on the destabilizing damage precursors of cemented tailings backfill based on critical slowing down theory combined with multiple denoising algorithms under consideration of initial defect conditions 认领 引用 被引量：1
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作者 ZHAO Kang ZHONG Jun-cheng +3 位作者 YAN Ya-jing LIU Yang WEN Dao-tan XIAO Wei-ling 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第1期375-399,共25页
The cemented tailings backfill(CTB)with initial defects is more prone to destabilization damage under the influence of various unfavorable factors during the mining process.In order to investigate its influence on the... The cemented tailings backfill(CTB)with initial defects is more prone to destabilization damage under the influence of various unfavorable factors during the mining process.In order to investigate its influence on the stability of underground mining engineering,this paper simulates the generation of different degrees of initial defects inside the CTB by adding different contents of air-entraining agent(AEA),investigates the acoustic emission RA/AF eigenvalues of CTB with different contents of AEA under uniaxial compression,and adopts various denoising algorithms(e.g.,moving average smoothing,median filtering,and outlier detection)to improve the accuracy of the data.The variance and autocorrelation coefficients of RA/AF parameters were analyzed in conjunction with the critical slowing down(CSD)theory.The results show that the acoustic emission RA/AF values can be used to characterize the progressive damage evolution of CTB.The denoising algorithm processed the AE signals to reduce the effects of extraneous noise and anomalous spikes.Changes in the variance curves provide clear precursor information,while abrupt changes in the autocorrelation coefficient can be used as an auxiliary localization warning signal.The phenomenon of dramatic increase in the variance and autocorrelation coefficient curves during the compression-tightening stage,which is influenced by the initial defects,can lead to false warnings.As the initial defects of the CTB increase,its instability precursor time and instability time are prolonged,the peak stress decreases,and the time difference between the CTB and the instability damage is smaller.The results provide a new method for real-time monitoring and early warning of CTB instability damage. 展开更多
关键词 initial defects cemented tailings backfill critical slowing down acoustic emission RA/AF values denoising algorithms
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优化采样变步长RRT算法的无人车平滑路径规划 认领 引用
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作者 鲍家定 陈普鹤 +2 位作者 匡兵 景晖 罗廷 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第5期82-88,共7页
针对传统快速随机搜索树(rapid-exploration random tree,RRT)算法存在采样效率低、搜索随机性强、扩展节点冗余以及生成路径曲折等问题,提出了一种优化采样变步长的改进RRT算法。首先,通过裁剪采样空间,并引入偏置概率p,优化采样方式,... 针对传统快速随机搜索树(rapid-exploration random tree,RRT)算法存在采样效率低、搜索随机性强、扩展节点冗余以及生成路径曲折等问题,提出了一种优化采样变步长的改进RRT算法。首先,通过裁剪采样空间,并引入偏置概率p,优化采样方式,使采样集中于非障碍物区域;其次,利用加入障碍物角度因子的改进人工势场法引导节点避开障碍物并以动态步长朝向目标点扩展从而减少冗余节点生成;在路径生成后,对路径进行二次转角约束处理,并对优化后的路径点进行曲线拟合;最后,通过在不同地图上的多组仿真实验验证了改进算法的有效性。实验结果表明,改进RRT算法在平均采样点数量、平均规划时间、平均路径长度及平均曲率等指标上均有所提升。 展开更多
关键词 改进RRT 人工势场法 优化采样
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