申请/专利权人：东南大学

申请日：2024-01-08

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117824694A

主分类号：G01C21/34

分类号：G01C21/34

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：基于APF和改进RRT*‑connect算法融合的路径规划方法，该方法主要步骤如下：系统初始化，包括初始化地图信息、起始点和目标点位置、结束条件和最大迭代次数等；基于APF和改进RRT*connect融合算法进行路径规划，其中又包括生成随机状态点，k‑d树搜索最近节点，按照APF、RRT算法思想以及动态步长进行新节点扩展等关键步骤；使用B样条曲线对上述生成的路径做平滑化处理；最后输出最终路径。相较于现有的RRT*‑connect算法，该方法利用人工势场的思想引导了节点的扩展方向，同时使用了优化后的APF斥力函数，并且借助k‑d树、样条曲线等方法，整体上提高了路径规划的效率和生成路径的质量。

主权项：1.基于APF和改进RRT*-connect算法融合的路径规划方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1、系统初始化；系统初始化包括初始化地图环境信息，确定起始点和目标点位置、障碍物位置；初始化起始树和目标树，确定最大迭代次数及终止条件；步骤2、基于APF和改进RRT*-connect融合算法进行路径规划；首先需要在地图上的自由位置处生成随机采样点作为起始树新节点扩点扩展的目标，所述自由位置无障碍物；然后使用k-d树来搜索起始树上距离随机点的最近节点；基于APF和RRT算法思想以及动态步长扩展起始树的新节点，该步骤具体又包括：根据随机点与最近节点相对位置计算节点扩展方向，计算最近节点在势场中受到的合力方法，加权计算节点的最终扩展方向，最后基于动态步长公式计算步长后完成新节点的扩展；新节点扩展完成后添加到起始树中，并根据RRT*的思想重新选择父节点并重新布线；同样的，对于目标树的扩展也有上述步骤；在两树完成一轮扩展后判断是否发生交汇，如发生交汇说明有可行路径，比较并且更新最短路径；一轮迭代完成后判断是否达到最大迭代次数，如果是，则在输出最短路径后结束流程，否则重复上述步骤；步骤3、路径的优化处理及输出：基于步骤2所得的最短路径，使用B样条曲线对其进行平滑化处理，最后进行路径输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 基于APF和改进RRT*-connect算法融合的路径规划方法

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