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针对渐进最优快速扩展随机树(RRT*)算法随机性大,搜索效率低的问题,提出一种结合目标偏置概率策略与缩小相对状态空间的改进算法(G-RRT*)。该算法在保持RRT*原有的优势基础上以一定概率使采样点偏置为目标点,提高路径规划的导向性,并结合高斯分布缩减相对状态空间,限制随机树的扩展方向,从而加快路径规划的速度,保证以较短时间找到渐进最优路径。在MATLAB平台上分别对二维平面路径规划和三维机械臂路径规划测试。结果表明:G-RRT*算法有效减少了路径距离开销和计算时间,具有一定的应用价值。