文件大小：2.72M
摘要：本文针对经典的快速随机树算法(RRT)存在的若干问题，如缺乏目标导向性、采样点冗余以及生成路径较长等，提出了一种目标导向且稳定高效的快速随机树(stable efficient and goal-directed rapidly-exploring random tree，SGD-RRT )。算法引入自适应扩展步长策略和贪心算法策略，对原有算法进行优化。这些改进有效地减少了路径长度、迭代次数和采样节点数量，同时缩短了路径搜索时间。在此基础上，利用三次贝塞尔曲线对路径进行了平滑处理，提升了路径质量。二维和三维环境下的MATLAB仿真测试证实SGD- RRT算法的有效性和高效性。
文章目录
0引 言
1 ■算法原理
2 三次贝塞尔曲线
3 SGD -RRT算法原理
3.1 目标导向和偏置策略
3.1.1目标导向约束采样
3.1.2目标偏置扩展
3.2自适应步长策略
3.3贪心算法优化路径
4 仿真实验
4.1 二维环境仿真实验
4.2 三维环境仿真实验
5 总 结
