一种改进RRT算法的路径规划方法技术

本发明专利技术涉及一种改进RRT算法的路径规划方法，属于机器人路径规划技术领域。本方法为克服RRT算法存在的缺点引入目标引力策略。随机树在扩展过程中当遇到障碍物进行随机扩展；当没有遇到障碍物时，引入目标引力策略修正随机树的扩展方向；引入双向扩展方法，分别从起始点和目标点进行扩展。改进的方法提高了规划效率，使规划出的路径更加平滑。最后对规划好的路径进行平滑处理，使路径更加平滑。

【技术实现步骤摘要】
一种改进RRT算法的路径规划方法
本专利技术涉及一种改进RRT算法的路径规划方法，属于机器人路径规划

技术介绍
机器人路径规划是智能移动机器人研究的核心内容之一，路径规划是移动机器人导航技术中不可缺少的部分。所谓的路径规划就是指机器人按照外界环境信息，寻找一条能够安全到达目的地的路径。它是移动机器人智能化程度的重要标志，并且路径规划算法是目前研究领域中最重要的部分，它不仅可以有效地改善机器人导航技术，而且可以增加移动机器人的灵活性。路径规划起始于20世纪70年代，迄今为止己有大量的研究成果报道。部分学者从机器人对环境感知的角度，将移动机器人路径规划方法分为三种类型：基于环境模型的规划方法、基于事例学习的规划方法和基于行为的路径规划方法；从机器人路径规划的目标范围看，又可分为全局路径规划和局部路径规划；从规划环境是否随时间变化方面看，还可分为静态路径规划和动态路径规划。针对路径规划问题，曾经提出许多算法，如势场法、栅格法、仿生算法、A*算法等。传统的路径规划算法，如人工势场法为，它采用的是基于矢量合成的方法，通过障碍物对小车的排斥力与目标点对小车的吸引力的合力作用下规划机器人本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种改进RRT算法的路径规划方法，机器人的起始点Xinit、目标点Xgoal、障碍物的位置和规划环境范围已知；其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一：对随机树Tinit进行扩展，随机树Tinit将Xinit作为起始点，将Xgoal作为目标点；并将Xinit作为本次扩展的父节点；步骤二：从当前定义的父节点开始扩展，在自由空间Cfree中随机选择一个探索点Xrand，然后在当前随机树中找到距离Xrand最近的点Xnear；步骤三：在点Xrand和点Xnear的连线上找一点Xnew，要求D(Xnew,Xrand)≤ρ；当遇到障碍物时转至步骤四，当没有遇到障碍物时转至步骤五；步骤四：当遇到障碍物时...

【技术特征摘要】
1.一种改进RRT算法的路径规划方法，机器人的起始点Xinit、目标点Xgoal、障碍物的位置和规划环境范围已知；其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一：对随机树Tinit进行扩展，随机树Tinit将Xinit作为起始点，将Xgoal作为目标点；并将Xinit作为本次扩展的父节点；步骤二：从当前定义的父节点开始扩展，在自由空间Cfree中随机选择一个探索点Xrand，然后在当前随机树中找到距离Xrand最近的点Xnear；步骤三：在点Xrand和点Xnear的连线上找一点Xnew，要求D(Xnew,Xrand)≤ρ；当遇到障碍物时转至步骤四，当没有遇到障碍物时转至步骤五；步骤四：当遇到障碍物时，新节点Xnew的计算公式如下所示：此时令参数kg＝0；转至步骤六；步骤五：当没有遇到障碍物时，新节点Xnew的计算公式如下所示：此时令参数kg＝1.5；转至步骤六；步骤六：计算生成随机树Tinit的新节点Xnew，令Xnew,1＝Xnew，更新随机树Tinit，将Xnew,1作为随机树Tinit下一次扩展的父节点；步骤七：对随机树Tgoal进行扩展，随机树Tgoal将Xgoal作为起始点，将Xinit作为目标点；并将Xinit作为本次扩展的父节点；步骤八：从当前定义的父节点开始扩展，在自由空间Cfree中随机选择一个探索点Xrand，然后在当前随机树中找到距离Xrand最近的点Xnear；步骤九：在点Xrand和点Xnear的连线上找一点Xnew，要求D(Xnew,Xr...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾松敏，薛裕颖，张祥银，李秀智，李明爱，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11