文献类型：期刊文章

作　　者：陈秋莲[1] 蒋环宇[1] 郑以君[1]

CHEN Qiulian;JIANG Huanyu;ZHENG Yijun(School of Computer and Electronical Information, Guangxi University, Nanning 530004, China)

机构地区：[1]广西大学计算机与电子信息学院

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.71371058,No.61363026)

年　　份：2019

卷　　号：55

期　　号：16

起止页码：10-17

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：路径规划是移动机器人的重要研究内容。快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法因在机器人路径规划中的成功应用,自提出以来就得到了极大的研究与发展。快速扩展随机树作为一种新颖的随机节点采样算法,相对传统路径规划算法,具有建模时间短、搜索能力强、方便添加非完整约束等优点。介绍了快速扩展随机树算法的基本原理与性质,并从单向随机树扩展、多向随机树扩展、其他改进等方面概括了算法的研究现状。最后,展望了算法未来的研究方向与挑战。

关 键 词：机器人路径规划 快速扩展随机树 随机采样算法  非完整约束

分 类 号：TP242.6]