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An Adaptive Rapidly-Exploring Random Tree 认领 引用 被引量：29
1
作者 Binghui Li Badong Chen 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2022年第2期283-294,共12页
Sampling-based planning algorithms play an important role in high degree-of-freedom motion planning(MP)problems,in which rapidly-exploring random tree(RRT)and the faster bidirectional RRT(named RRT-Connect)algorithms ... Sampling-based planning algorithms play an important role in high degree-of-freedom motion planning(MP)problems,in which rapidly-exploring random tree(RRT)and the faster bidirectional RRT(named RRT-Connect)algorithms have achieved good results in many planning tasks.However,sampling-based methods have the inherent defect of having difficultly in solving planning problems with narrow passages.Therefore,several algorithms have been proposed to overcome these drawbacks.As one of the improved algorithms,Rapidlyexploring random vines(RRV)can achieve better results,but it may perform worse in cluttered environments and has a certain environmental selectivity.In this paper,we present a new improved planning method based on RRT-Connect and RRV,named adaptive RRT-Connect(ARRT-Connect),which deals well with the narrow passage environments while retaining the ability of RRT algorithms to plan paths in other environments.The proposed planner is shown to be adaptable to a variety of environments and can accomplish path planning in a short time. 展开更多
关键词 Narrow passage path planning rapidly-exploring random tree(RRT)-Connect sampling-based algorithm
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Global optimization of manipulator base placement by means of rapidly-exploring random tree 认领 引用
2
作者 赵京 Hu Weijian +1 位作者 Shang Hong Du Bin 《High Technology Letters》 EI CAS 2016年第1期24-29,共6页
Due to the interrelationship between the base placement of the manipulator and its operation object,it is significant to analyze the accessibility and workspace of manipulators for the optimization of their base locat... Due to the interrelationship between the base placement of the manipulator and its operation object,it is significant to analyze the accessibility and workspace of manipulators for the optimization of their base location.A new method is presented to optimize the base placement of manipulators through motion planning optimization and location optimization in the feasible area for manipulators.Firstly,research problems and contents are outlined.And then the feasible area for the manipulator base installation is discussed.Next,index depended on the joint movements and used to evaluate the kinematic performance of manipulators is defined.Although the mentioned indices in last section are regarded as the cost function of the latter,rapidly-exploring random tree(RRT) and rapidly-exploring random tree*(RRT*) algorithms are analyzed.And then,the proposed optimization method of manipulator base placement is studied by means of simulation research based on kinematic performance criteria.Finally,the conclusions could be proved effective from the simulation results. 展开更多
关键词 base placement rapidly-exploring random tree （RRT） rapidly-exploring random Tree ＊ （RRT＊） optimization
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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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Prediction of hot-rolled strip crown based on Boruta and extremely randomized trees algorithms 认领 引用 被引量：4
4
作者 Li Wang Song-lin He +1 位作者 Zhi-ting Zhao Xian-du Zhang 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第5期1022-1031,共10页
The quality of hot-rolled steel strip is directly affected by the strip crown.Traditional machine learning models have shown limitations in accurately predicting the strip crown,particularly when dealing with imbalanc... The quality of hot-rolled steel strip is directly affected by the strip crown.Traditional machine learning models have shown limitations in accurately predicting the strip crown,particularly when dealing with imbalanced data.This limitation results in poor production quality and efficiency,leading to increased production costs.Thus,a novel strip crown prediction model that uses the Boruta and extremely randomized trees(Boruta-ERT)algorithms to address this issue was proposed.To improve the accuracy of our model,we utilized the synthetic minority over-sampling technique to balance the imbalance data sets.The Boruta-ERT prediction model was then used to select features and predict the strip crown.With the 2160 mm hot rolling production lines of a steel plant serving as the research object,the experimental results showed that 97.01% of prediction data have an absolute error of less than 8 lm.This level of accuracy met the control requirements for strip crown and demonstrated significant benefits for the improvement in production quality of steel strip. 展开更多
关键词 Hot-rolled strip Data improvement Strip crown Feature selection Boruta algorithm Extremely randomized trees algorithm
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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
5
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
6
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
7
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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A Hybrid of RRT∗and TD3 Deep Reinforcement Learning Algorithm for UAV Path Planning in 3D Partially Unknown Environments 认领 引用 被引量：2
8
作者 HE Yanxi QI Jie WU Nailong 《Journal of Donghua University(English Edition)》 CAS 2025年第6期639-649,共11页
To guide an unmanned aerial vehicle(UAV)flying in complex three-dimensional(3D)environments with unknown obstacles,a novel UAV path planning algorithm named IRRT∗-C2TD3 is proposed.The algorithm combines the rapidl... To guide an unmanned aerial vehicle(UAV)flying in complex three-dimensional(3D)environments with unknown obstacles,a novel UAV path planning algorithm named IRRT∗-C2TD3 is proposed.The algorithm combines the rapidly-exploring random tree star(RRT∗)algorithm with the twin delayed deep deterministic policy gradients(TD3)algorithm(a deep reinforcement learning algorithm).By employing exploration strategies from reinforcement learning,IRRT∗-C2TD3 improves the RRT∗algorithm.IRRT∗-C2TD3 is a two-stage path planning algorithm comprising pre-planning and real-time planning.It performs pre-planning of paths by generating paths based on geometric connections toward the goal and smoothing them using cubic B-spline curves.By designing the network architecture and reward function of the TD3 algorithm,real-time planning in unknown environments is achieved based on the pre-planned path from the first stage.Simulation results show that IRRT∗-C2TD3 demonstrates better path planning performance in 3D partially unknown environments than RRT∗-C2TD3,M-C2TD3 and MODRRT∗algorithms. 展开更多
关键词 3D path planning deep reinforcement learning rapidly-exploring random tree(RRT) UAV
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基于改进RRT*算法的桥式起重机智能路径规划 认领 引用
9
作者 王全伟 季子亚 +3 位作者 刘旭莹 侯佳怡 王晓洋 文豪 《机电工程》 CAS 北大核心 2026年第4期761-771,共11页
针对桥式起重机无人化智能运行场景下智能路径优化和决策问题,提出了一种改进RRT*算法,即一种融合了人工势场法(APF)和粒子群优化算法(PSO)的双向探索快速扩展随机树星(APF-BI-PSO-RRT*)算法。首先,RRT*算法融合了APF,智能地... 针对桥式起重机无人化智能运行场景下智能路径优化和决策问题,提出了一种改进RRT*算法,即一种融合了人工势场法(APF)和粒子群优化算法(PSO)的双向探索快速扩展随机树星(APF-BI-PSO-RRT*)算法。首先,RRT*算法融合了APF,智能地引导随机树的生长方向,有效地解决了传统RRT*算法的盲目性、效率低的问题;然后,采用了双向探索策略(BI)加快了搜索速率,在保持算法概率完备性的同时,能够更快地收敛到最优解;接着,引入了PSO和贪心算法平滑路径,并剔除了冗余节点,减少了路径代价,降低了能耗并提高了运行效率;最后,为评估该算法的有效性,采用了MATLAB仿真实验,对比了人工操作路径1、路径2、路径3、路径4,及4种算法RRT*、APF-RRT*、APF-BI-RRT*和APF-BI-PSO-RRT*,共8种方法的性能;并以路径长度、能耗、起重机沿生成路径完成了一次工作循环所用时间、总节点数量、路径节点数量和规划时间这6个关键指标作为评价标准。研究结果表明:APF-BI-PSO-RRT*算法在所有评估标准上均优于所对比的其他方法;与传统算法相比,该算法在路径长度上缩减了34.8%,平均能耗减少了74.2%,时间代价降低了48.3%,平均总节点数量减少了83%,平均路径节点数量减少了97.1%,平均规划时间减少了90.5%。该算法具有高效性和实用性,其规划的路径支持桥式起重机的多机构协同运行,能够实现无人化场景下的智能路径规划,提升工业现场的安全性和可靠性。 展开更多
关键词 起重机械 快速扩展随机树星算法 改进RRT*算法 路径规划 人工势场法 双向探索策略 粒子群优化算法 贪心算法
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改进蛇鹫-EP-RRT算法的城乡无人机血液配送选址-路径研究 认领 引用
10
作者 戴斯澄 刘勤明 +1 位作者 叶春明 汪宇杰 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第7期332-349,共18页
针对城乡医疗配送中无人机选址与路径规划的复杂性,提出了一种基于智能优化的选址-路径联合优化模型。该模型采用结合深度强化学习的蛇鹫优化算法(DRL-SBOA)解决基站选址问题,通过智能搜索策略,在满足禁飞区约束与覆盖需求的前提下,实... 针对城乡医疗配送中无人机选址与路径规划的复杂性,提出了一种基于智能优化的选址-路径联合优化模型。该模型采用结合深度强化学习的蛇鹫优化算法(DRL-SBOA)解决基站选址问题,通过智能搜索策略,在满足禁飞区约束与覆盖需求的前提下,实现了选址方案的全局优化。在路径规划阶段,引入了增强路径快速探索随机树算法(EP-RRT),显著提升了多无人机系统在复杂环境下的路径生成效率与能耗表现。仿真结果表明,与传统RRT算法相比,该模型能有效减小路程,优化了9.64%,配送时间上优化了29.41%,降低碳排放量,提升整体配送效率与系统稳定性。模型还展现出良好的扩展性,适应大规模、多目标的选址与路径优化任务。为构建高效、低碳、智能化的城市医疗物流体系提供了理论参考与技术支持。 展开更多
关键词 无人机血液配送 蛇鹫优化算法 增强路径快速探索随机树(EP-RRT)算法 选址-路径优化
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基于安全前置SA与QSF-Safe RRT*的露天矿验孔机器人路径规划 认领 引用
11
作者 王嘉颖 顾清华 +1 位作者 李少博 李萍丰 《矿产保护与利用》 CAS CSCD 2026年第3期29-39,共11页
在露天矿山验孔作业中,传统验孔多依赖于人工操作,随着机器人快速发展,如何将机器人技术与露天矿爆破区域的复杂地形环境相结合,避免机器人作业过程中存在的地形倾覆等风险,提出了一种基于模拟退火与QSF-Safe RRT*算法的验孔机器人... 在露天矿山验孔作业中,传统验孔多依赖于人工操作,随着机器人快速发展,如何将机器人技术与露天矿爆破区域的复杂地形环境相结合,避免机器人作业过程中存在的地形倾覆等风险,提出了一种基于模拟退火与QSF-Safe RRT*算法的验孔机器人路径规划方法。首先利用炮孔刚性安全距离与局部地形特征,构建验孔区域多维度可通过性安全代价函数,实现了机器人作业安全约束的源头设置。其次,采用带安全约束的模拟退火算法优化验孔机器人观测点全局巡检顺序,将路径规划转化为带安全约束的旅行商问题,提高机器人复杂地形环境下的规划效率。最后,提出了以安全优先的QSF-Safe RRT*算法,将基于二次曲面拟合的地形安全校验嵌入节点采样与扩展的全流程,并结合三次B样条曲线进行规划轨迹平滑处理。仿真实验表明,在露天矿梅花形密集布孔等典型工况下,所生成的全局路径在炮孔安全距离合规率及地形可通过性安全代价合规率均达到100%,未出现危险区域穿越情况。相较于贪心TSP联合传统RRT和RRT*算法,本方法在复杂工况下的全局路径长度分别缩短了28.66%和10.68%,路径平滑度显著提升,为露天矿爆破区域复杂地形环境下的验孔机器人安全导航提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 露天矿 验孔机器人 路径规划 模拟退火 RRT*算法
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基于蒙特卡洛和RRT的水下航行器三维路径规划研究 认领 引用
12
作者 王艺为 汪春辉 王崇磊 《舰船科学技术》 北大核心 2026年第6期82-89,共8页
针对水下仿生航行器在路径规划中所面临的全局最优性、实时响应及鲁棒性挑战,本研究创新性地提出了一种结合改进快速随机搜索算法的路径规划策略。该策略首先融合传统的快速随机探索树(RRT)算法与蒙特卡洛算法,旨在显著提升节点扩展的... 针对水下仿生航行器在路径规划中所面临的全局最优性、实时响应及鲁棒性挑战,本研究创新性地提出了一种结合改进快速随机搜索算法的路径规划策略。该策略首先融合传统的快速随机探索树(RRT)算法与蒙特卡洛算法,旨在显著提升节点扩展的平滑度,减少路径规划的长度,从而克服传统方法路径质量差、曲折不光滑以及容易陷入局部最优的局限性。进一步地,设计基于视线(Line-Of-Sight,LOS)算法的航向修正模块,以增强航行器在复杂水下环境中的导航精度与稳定性。通过三维仿真环境的测试,验证了所提算法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 路径规划 RRT算法 蒙特卡洛方法 LOS制导
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FZ-BiRRT*-based 6DOF relative motion planning for spacecraft close approaching maneuver 认领 引用
13
作者 FAN Ruichao LIU Kerun LIU Ming 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2026年第2期652-669,共18页
This paper investigates the six degree-of-freedom(6DOF)relative kinodynamic motion planning problem for spacecraft close approach operations,wherein a controlled chaser spacecraft is required to approach a noncooperat... This paper investigates the six degree-of-freedom(6DOF)relative kinodynamic motion planning problem for spacecraft close approach operations,wherein a controlled chaser spacecraft is required to approach a noncooperative space target at a close range under both dynamic constraints and motion constraints.An enhanced version of the bidirectional rapidlyexploring random tree*(BiRRT*)algorithm based on flight zoning(FZ-BiRRT*)is proposed to generate safe,feasible,and nearoptimal relative motion trajectories.In the proposed algorithm,the space surrounding the space target is zoned in a spherical coordinate system based on the collision probability so that specific designs can be made for different phases of the approaching.Subsequently,based on the flight zone,dynamic constraints,and experiential knowledge,a series of modifications are made to the classic BiRRT*algorithm,and a postprocessing step is designed to accelerate convergence and promote search efficiency.Furthermore,a general regression neural network is introduced to fit a smooth and applicable final motion trajectory.Finally,the feasibility of the generated motion trajectory and the superiority of the proposed algorithm is demonstrated by means of numerical simulations. 展开更多
关键词 close approaching maneuver noncooperative target six degree-of-freedom(6DOF)motion planning improved bidirectional rapidly-exploring random tree*(BiRRT*)algorithm general regression neural network
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基于采样区域限制RRT的机械臂路径规划算法 认领 引用 被引量：3
14
作者 何波 李虓 +1 位作者 徐胜军 刘光辉 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2025年第6期893-905,共13页
针对传统RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法在进行机械臂路径规划时存在的采样随机性过大、搜索效率低下、所规划的路径曲折等问题,提出一种基于采样区域限制的改进RRT(Sampling Area Restriction RRT,SAR-RRT)算法。首先,针对随... 针对传统RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法在进行机械臂路径规划时存在的采样随机性过大、搜索效率低下、所规划的路径曲折等问题,提出一种基于采样区域限制的改进RRT(Sampling Area Restriction RRT,SAR-RRT)算法。首先,针对随机性过大的问题,通过引入目标偏置策略来增强随机树的目标导向性,并采用球形采样区域以及角度限制策略对算法的采样进行约束,减少算法对无用空间区域的探索。其次,为提升算法的搜索效率,对随机树的节点扩展进行自适应优化,采用多步长扩展,使算法能够充分利用环境与障碍物的信息,同时利用贪婪思想加快随机树的收敛从而缩短路径的生成时间。最后,对初始规划出的路径进行二次优化处理,在去除路径中的冗余点后以三次B样条曲线对路径进行平滑处理,提升所规划路径的质量。实验结果表明,在2维及3维场景下,SAR-RRT算法均可以顺利完成路径规划任务。对比传统RRT算法,改进算法总体上使路径长度降低27.73%,规划时间缩短85.25%,采样点数减少87.19%且所生成的路径更加平滑。 展开更多
关键词 快速拓展随机树算法 路径规划 目标偏置 采样区域限制 B样条曲线
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基于改进PRRT算法的智能巡检机器人自主越障控制 认领 引用 被引量：1
15
作者 刘锋华 袁黎晖 龚文辉 《计算机测量与控制》 2025年第7期163-170,218,共8页
在巡检机器人的越障控制过程中,将离散化节律信号转化为三角波振荡信号时,生成的三角波信号与期望的步态适应性存在偏差,导致机器人难以高效完成巡检任务;为提高巡检机器人的越障控制能力,对智能巡检机器人自主越障控制方法进行了研究;... 在巡检机器人的越障控制过程中,将离散化节律信号转化为三角波振荡信号时,生成的三角波信号与期望的步态适应性存在偏差,导致机器人难以高效完成巡检任务;为提高巡检机器人的越障控制能力,对智能巡检机器人自主越障控制方法进行了研究;利用智能巡检机器人上安装的传感器感知巡检区域环境中障碍物分布情况,并绘制出区域栅格地图,引入0阶马尔科夫场计算栅格被障碍物占据的概率,完成正常栅格和障碍栅格的有效区分;面向环境栅格地图,以路径长度最短、地面危险等级最小为目标,构造自主越障控制路径规划数学模型;引入改进分阶段快速随机搜索树算法对数学模型进行求解,通过最优路径搜索、路径平滑处理两个操作步骤,生成最佳机器人自主越障控制路径规划结果;将越障路径输入到运动控制框架中,在自适应神经混沌控制、CPG后处理等模块的共同作用下,将离散化节律信号转化为具有步态适应性的三角波振荡信号,补偿信号转换过程中的误差,提高信号的准确性,以此对机器人自主越障运动进行有效控制;实验结果表明:在20 m×20 m的空间内放置90个障碍物,应用该方法生成的自主越障控制路径总长度仅为37.8 m,证明其可以辅助机器人高效完成巡检任务。 展开更多
关键词 改进PRRT算法 智能巡检机器人 自主越障 栅格地图 马尔科夫
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基于图复杂度引导机械臂路径裁剪的RRT算法 认领 引用
16
作者 沈丹峰 姬晨辉 +1 位作者 赵刚 孙海涛 《西安工程大学学报》 CAS 2025年第4期26-36,共11页
针对快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法的随机采样特征导致的收敛速度慢、路径冗余度高、采样点利用率低问题,给出一种新的解决方法。首先,根据图复杂度公式,计算出图的复杂度后确定目标偏执概率,建立偏置概率自... 针对快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法的随机采样特征导致的收敛速度慢、路径冗余度高、采样点利用率低问题,给出一种新的解决方法。首先,根据图复杂度公式,计算出图的复杂度后确定目标偏执概率,建立偏置概率自适应模型;其次,在首次规划好路线后,路径中仍存在一些不必要的拐点与棱角,针对传统路径裁剪依赖局部搜索策略,可能导致次优解生成,提出PRM-Dijkstra(probabilistic roadmap-dijkstra)算法对路径进行裁剪,将改进RRT算法生成的树节点利用PRM算法相互连接起来,通过Dijkstra算法计算出一条最优路径;最后,改进RRT算法与PRM-Dijkstra种算法优势相结合,在保证有一条路径的前提下,最大概率的寻找最优路径。通过复杂图下仿真避障实验,结果显示:改进RRT算法在节点生成数量与规划用时相较传统RRT算法平均减少80%,相较于Goal-bias RRT算法均减少40%。并通过机器人操作系统(robot operating system,ROS)下的MoveIt!集成开发平台进行现实环境下避障实验,验证了算法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 快速搜索随机树(RRT)算法 图复杂度 目标偏置 PRM-Dijkstra 机器人操作系统(ROS) 最优路径
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Improving path planning efficiency for underwater gravity-aided navigation based on a new depth sorting fast search algorithm 认领 引用 被引量：1
17
作者 Xiaocong Zhou Wei Zheng +2 位作者 Zhaowei Li Panlong Wu Yongjin Sun 《Defence Technology（防务技术）》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第2期285-296,共12页
This study focuses on the improvement of path planning efficiency for underwater gravity-aided navigation.Firstly,a Depth Sorting Fast Search(DSFS)algorithm was proposed to improve the planning speed of the Quick Rapi... This study focuses on the improvement of path planning efficiency for underwater gravity-aided navigation.Firstly,a Depth Sorting Fast Search(DSFS)algorithm was proposed to improve the planning speed of the Quick Rapidly-exploring Random Trees*(Q-RRT*)algorithm.A cost inequality relationship between an ancestor and its descendants was derived,and the ancestors were filtered accordingly.Secondly,the underwater gravity-aided navigation path planning system was designed based on the DSFS algorithm,taking into account the fitness,safety,and asymptotic optimality of the routes,according to the gravity suitability distribution of the navigation space.Finally,experimental comparisons of the computing performance of the ChooseParent procedure,the Rewire procedure,and the combination of the two procedures for Q-RRT*and DSFS were conducted under the same planning environment and parameter conditions,respectively.The results showed that the computational efficiency of the DSFS algorithm was improved by about 1.2 times compared with the Q-RRT*algorithm while ensuring correct computational results. 展开更多
关键词 Depth Sorting Fast Search algorithm Underwater gravity-aided navigation Path planning efficiency Quick Rapidly-exploring Random Trees*(QRRT*)
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基于改进APF-RRT算法的分拣机器人路径规划研究 认领 引用 被引量：2
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作者 马宇臣 周磊 +2 位作者 曹飞虎 倪浩 徐衍丰 《机电工程技术》 2025年第13期123-128,148,共6页
针对六自由度工业机器人在复杂的分拣环境中分拣速度慢、避障效果差等问题,提出了一种融合人工势场(Artificial Potential Field,APF)算法的快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)改进算法。传统RRT算法路径规划随机性强... 针对六自由度工业机器人在复杂的分拣环境中分拣速度慢、避障效果差等问题,提出了一种融合人工势场(Artificial Potential Field,APF)算法的快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)改进算法。传统RRT算法路径规划随机性强、收敛速度慢,在该算法中引入APF机制引导其向目标点进行有效扩展,减少路径搜索过程中的无效分支,提高搜索效率;优化对父系节点的选择策略,对原路径局部节点进行优化重连,提高路径质量及平滑性。根据实际分拣中可能出现的状况,在MATLAB软件中建立了3个不同的仿真场景,并将所提出的改进APF-RRT算法与传统RRT算法、APF-RRT算法进行对比仿真实验。结果表明,改进APF-RRT算法于不同分拣环境中,在路径长度、搜索时间、节点个数和迭代次数4个指标上均有一定提升,能以更高的效率搜索到更高质量的路径。 展开更多
关键词 工业机器人 快速扩展随机树 路径规划 改进APF-RRT算法
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基于改进RRT与GA的多目标路径规划——以无人机林区巡检为例 认领 引用 被引量：9
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作者 张彪 康峰 许舒婷 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2025年第4期129-141,共13页
【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法... 【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法】首先改进传统GA,使其能够在三维空间中遍历所有巡检点并求解最优序列。其次,依据该序列进行路径搜索,改进RRT算法的随机采样原理,通过靶心和绕树策略实现避障效果,并采用连续选择父节点策略,取消因避障产生的多余转折点。最后,通过3次B样条曲线优化,生成最终路径。【结果】仿真结果表明,本算法能够在复杂林区环境中遍历所有巡检点,并在短时间内规划出高质量、无碰撞的路径。与粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)和RRT算法相比,当巡检点从3个增加到9个时,PSO、ACO、RRT算法搜索时间分别增加了221.77%、332.42%、184.78%,而本算法仅增加了102.35%。在9个巡检点的复杂环境中,本算法的路径耗散分别比PSO、ACO和RRT算法降低了14.46%、30.28%、24.76%,且路径质量显著提高,消除了路径交叉重合现象。此外,通过ROS平台,利用无人机在林区点云上进行模拟飞行并验证成功,证明本算法适用于林区巡检的多目标路径规划。【结论】针对人工林区无人机巡检任务中的飞行路线规划问题,本文通过改进RRT与GA,成功规划出一条遍历所有巡检点且避开林区障碍物的无碰撞路径。相较于PSO、ACO和RRT算法,本算法在路径质量、路径耗散和搜索时间上均表现出显著优势。 展开更多
关键词 多目标优化 路径规划 快速随机扩展树(RRT) 遗传算法(GA) 无人机 粒子群算法(PSO) 蚁群算法(ACO)
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基于APF-RRT*算法的装配机器人避障路径规划 认领 引用 被引量：1
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作者 胡伟 王晓楠 《科技和产业》 2025年第17期73-78,共6页
针对装配生产线中机器人工作环境复杂、易发生碰撞且路径规划要求高的问题,提出一种APF-RRT*(人工势场-改进快速扩展随机树)算法。通过对机器人和障碍物进行模型简化,利用多种包围盒算法进行碰撞检测。详细阐述RRT、RRT*算法原理,并将... 针对装配生产线中机器人工作环境复杂、易发生碰撞且路径规划要求高的问题,提出一种APF-RRT*(人工势场-改进快速扩展随机树)算法。通过对机器人和障碍物进行模型简化,利用多种包围盒算法进行碰撞检测。详细阐述RRT、RRT*算法原理,并将人工势场法与RRT*算法结合形成APF-RRT*算法。通过仿真实验和实际测试,验证该算法在缩短路径长度、减少实验时间、降低路径节点数目及提高路径平滑度等方面的优势,为实现智能化装配提供有效解决方案。 展开更多
关键词 机器人 避障路径规划 APF-RRT*(人工势场-改进快速扩展随机树)算法 碰撞检测
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