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🔥 内容介绍
移动机器人路径规划旨在解决从起始状态到目标状态在给定空间内创建无碰撞路径的问题，这是无人作业的关键支撑技术。为解决渐近最优快速扩展随机树星形算法（RRT 算法）存在的收敛速度慢、规划效率低及路径成本高等问题，本文提出了一种基于混合采样策略和回溯选择父节点的改进运动规划器（Fast- RRT 算法）。首先，在采样阶段结合目标偏置策略与约束采样以降低采样盲目性；其次，在选择新节点父节点时，通过追溯至初始状态来获得比 RRT 算法成本更低的路径；为确保路径可行性，采用三次B样条曲线对路径进行平滑处理。Fast- RRT 算法的有效性已在 MATLAB 和V-rep平台上得到验证。
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⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
function rrt = insertNode(rrt, parent, new_node)
global field1 field2 field3 field4 field5 field6 Path_h
rrt(end+1) = struct(field1, new_node, field2, parent, field3, rrt(parent).cost + norm(rrt(parent).p-new_node), field4, 0,field5,0,field6,0);
end
🔗 参考文献
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