【二维路径规划】基于快速RRT-star实现二维空间移动机器人运动规划附matlab复现

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🔥 内容介绍

移动机器人路径规划旨在解决在给定空间中从起始状态到目标状态创建无碰撞路径的问题，是无人作业的关键支撑技术。为了解决快速扩展随机树星 (RRT*) 算法收敛速度慢、规划效率低、路径成本高等问题，本文提出了一种基于混合采样策略和回溯选父节点的改进运动规划器 (Fast-RRT*)。

一、RRT 算法的局限性*

RRT* 算法是一种广泛应用于移动机器人路径规划的算法。它通过随机采样和扩展树的方式，逐步逼近目标状态。然而，RRT* 算法存在以下局限性：

• 收敛速度慢: RRT* 算法的收敛速度受限于随机采样，在复杂环境下可能需要很长时间才能找到可行路径。

• 规划效率低: 由于需要不断地扩展树并进行碰撞检测，RRT* 算法的规划效率较低，尤其是在高维空间或复杂环境中。

• 路径成本高: RRT* 算法生成的路径通常存在冗余，路径长度较长，导致路径成本较高。

二、Fast-RRT 算法的改进策略*

为了克服 RRT* 算法的局限性，本文提出了 Fast-RRT* 算法，通过以下改进策略提高路径规划效率和路径质量：

• 混合采样策略: 在采样阶段，将目标偏置策略和约束采样策略相结合，减少采样的盲目性。目标偏置策略优先在目标状态附近进行采样，加速算法的收敛速度；约束采样策略则根据环境信息进行采样，提高采样效率。

• 回溯选父节点: 在选择新节点的父节点时，考虑距离最近节点的祖先节点，直到初始状态，从而获得更优的路径。这种策略可以有效地避免 RRT* 算法中出现的路径冗余问题，降低路径成本。

• 路径平滑: 为了确保路径的可行性，使用三次 B 样条曲线对路径进行平滑处理，消除路径中的尖锐拐角，提高路径的平滑度和安全性。

三、Fast-RRT 算法的优势*

与 RRT* 算法相比，Fast-RRT* 算法具有以下优势：

• 更快的收敛速度: 混合采样策略和回溯选父节点策略有效地提高了算法的收敛速度，可以在更短的时间内找到可行路径。

• 更高的规划效率: 混合采样策略减少了无效采样，回溯选父节点策略减少了路径冗余，从而提高了规划效率。

• 更低的路径成本: 回溯选父节点策略可以生成更优的路径，降低了路径成本。

• 更平滑的路径: 路径平滑处理提高了路径的平滑度和安全性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计