基于改进RRT-Connect的快速路径规划算法

针对双向快速扩展随机树(RRT-Connect)算法的路径规划效率较低且采样具有随机性,提出了基于RRT-Connect的改进算法(DRRT-Connect)。该算法在起始点与目标点中间选取一个第三节点作为扩展点,使算法可以同时从起始点、目标点和第三节点生成四棵随机树;同时在改进算法中引入自适应步长调节函数,当探索无障碍空间时,算法使用步长调节函数增大扩展步长,从而提高随机树探索空间的速度;在RRT-Connect算法的基础上引入目标偏置策略,使DRRT-Connect在探索无障碍空间时可以朝目标点进行快速扩展,在探索障碍物空间时则调用随机采样函数,使算法可以快速摆脱障碍物,防止陷入局部最优。将DRRT-Connect算法分别与RRT、RRT-Connect、RRT*算法进行仿真对比,结果表明DRRT-Connect在路径规划效率与迭代次数上均明显优于其他对比算法,其中相较于RRT-Connect算法,DRRT-Connect在路径规划速度上提高了50%,迭代次数上降低了32. 3%。