论文研究基于混合策略的轮式机器人路径规划方法.pdf

快速扩展随机树方法（RRT）是解决具有非完整性约束的轮式机器人路径规划问题的一种有效途径。RRT能够在规划过程中引入机器人动力学约束，但是当环境中存在大量障碍物时，RRT算法的路径搜索效率将会降低。另一方面，RRT算法不具有最优性，限制了其在轮式机器人路径规划中的应用。针对经典RRT算法的不足，提出一种混合的路径规划策略，首先通过路径导引点扩展多树RRT结构，利用多树RRT的局部探索与合并特性快速寻找可通行的区域范围，利用启发式搜索算法在可通行区域内快速寻找动力学可行的机器人运动轨迹。仿真与实车实验表明，该方法能够快速有效地解决复杂障碍物环境下的机器人路径规划问题。