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申请/专利权人：山东科技大学
摘要：本发明公开了一种基于改进RRT算法的挖掘机路径规划方法，涉及路径规划技术领域。本发明的步骤包括：（1）、初始化起始点和目标点的位置并定义状态采样空间；（2）、随机采样得到随机点，并基于随机点得到距离随机点最近的点；（3）、构造代价函数，选择路径代价最小的节点；（4）、在RRT算法中加入引力搜索，生成新的节点；（5）、重复进行（1）、（2）、（3）、（4）构建随机生成树，并找到路径；（6）、利用贪心算法优化路径；（7）、利用B样条曲线平滑处理。本发明通过结合引力搜索、代价函数及RRT‑Connect中的贪婪思想，有效缩短路径长度、减少搜索时间及降低采样点数量，用于找到最短路径。
主权项：1.基于改进RRT算法的挖掘机路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1初始化起始点和目标点的位置，并定义状态采样空间；S2根据目标偏差因子在状态采样空间内进行导向性随机采样，得到随机点，若采样得到的随机点位于障碍物区域内，则重新进行随机采样；若采样得到的随机点不在障碍物区间，计算随机点与随机树上所有已有点之间的欧氏距离，选择距离最近的点作为点；S3对于每个新生成的点，分别计算点与起始点、目标点的欧氏距离，并基于点与起始点、目标点的欧氏距离构造代价函数，选择路径代价最小的节点；S4在RRT算法新节点的计算中加入引力搜索： ； ；式中，为新生成的路径从点到随机点方向生长的一个步长，、为用于调整搜索速度和搜索随机性的参数，为随机采样点的位置向量，为所有随机采样点中距离已生成的随机树最近的点的位置向量，为路径规划的目标点的位置向量；对与之间的大小关系进行判断，当＜时，随机树节点接近目标点，向目标点方向扩展相应步长；或者当≥时，随机树节点向最接近的点方向扩展，生成新的点；S5重复进行S2、S3、S4后构建出随机生成树，当随机生成树中的子节点进入指定的目标区域，在随机生成树中寻找到一条从起始点到目标点的路径；S6使用贪心算法对找到的路径进行优化处理；S7使用样条曲线对找到的路径进行平滑处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 基于改进RRT算法的挖掘机路径规划方法
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