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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明涉及一种基于双向搜索RRT*的AUV回坞路径规划方法，在RRT*算法生成路径的基础上，首先将回坞任务终点的角度约束加入随机树生成过程，然后引入双向搜索随机树的思想，快速生成可行路径；之后加入可见性优化和偏置性采样两部分优化方法，使得路径可行路径进一步优化，快速得到路径最优解，后文将这一改进称为smart原则。本发明提出的受约束的Bi‑RRT*‑Smart算法能在满足约束条件的情况下，快速规划出一条避开障碍物的路径，完成AUV的回收路径规划任务，并且能以较快的速度收敛到最优解。

主权项：1.一种基于双向搜索RRT*的AUV回坞路径规划方法，其特征在于步骤如下：步骤1：以初始状态和目标状态分别作为两端随机树的起点，记作xinit和xgoal，由这两个根节点分别开始进行搜索树T.a和搜索树T.b的扩展过程，T.a与T.b两颗搜索树是同时进行搜索的；步骤2：进行以下步骤的循环，在每一次循环中完成随机树的扩展；1在状态空间内随机采样，采样点记作xrand；2遍历随机树上的每一个节点，寻找到距离xrand最近的节点记作xnear；3然后以xrand和xnear两个节点构建状态方程的输入u，并将u作为步长沿这两个节点的连线方向进行扩展，得到新节点xnew；4如果是从xinit生成的随机树T.a，则直接进行下一步；如果是从xgoal扩展的随机树T.b，则需要对xnew进行判断；为了确保两端生成的随机树可以尽快对接，需要对从目标点出发的随机树节点进行限制，确保生成的随机节点xnew与目标点之间连线角度在一定范围r之内，若不满足，则返回3重新进行xnew的选取；5在将新节点xnew插入随机数序列之前，首先通过近邻搜索为其寻找最佳父节点并进行重新布线，然后将更新后的父节点记为xp，可以使路径代价更小；6在xp和xnew之间生成一条边，然后判断新连接的边是否会与障碍物碰撞，如果有碰撞则对xp以及xnew进行舍弃，之后的循环中采用距离次之的新节点作为xnear，然后按照前两步的方法生成新的随机节点xnew，继续进行判断直到得到可行点，将新节点加入到随机树中，两节点之间生成的边界也存入边集中；步骤3：在不断选择出可行的新节点与不断更新边集之后，直到从两端出发的两个随机树出现相交，表明规划完成，返回随机树T得到可行路径；然后对可行路径进行可见性优化，将路径中互相可见的节点相连，选择出路径代价最小且与障碍物无碰撞的轨迹作为最终路径；步骤4：进行偏置性采样操作，根据步骤3中采取的可见性优化过程，有大量节点将被抛弃，使用这些节点所提供的障碍物顶点信息，在障碍物周围以信标节点为中心产生一定数量的采样点，利用偏置性半径将障碍物顶点附近的路径进一步优化。

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百度查询： 西北工业大学 一种基于双向搜索RRT*的AUV回坞路径规划方法