典型文献
基于双向同时无碰撞检测目标偏置RRT算法的路径规划方法
文献摘要：
针对传统RRT算法在复杂环境中对不必要区域的搜索和路径规划的时间代价过高等问题,提出了一种双向同时无碰撞检测目标偏置快速扩展随机树算法——TNCG-RRT*.该算法将B-RRT*中的双向搜索策略和BIT*中的启发式搜索融合作为文中的基础算法,引入神经网络的批量抓取数量决定一次采样的节点数目从而影响采样速度;然后,将正向树和反向树的扩展同时进行以加快路径搜索速度,通过对目标偏向策略中扩展顶点队列的改进和对采样区域的不断更新明确扩展方向,缩小随机树生长的范围;最后,利用3次B样条曲线使生成的路径趋于平滑.与B-RRT算法和BIT*算法进行对比实验,实验结果表明:TNCG-RRT*算法在路径生成时间上缩短4.5％,剪枝数增加80％,路径代价(即路径长度)缩短9％,证明了 TNCG-RRT*算法的有效性.
文献关键词：
路径规划;神经网络双向同时搜索;椭圆状态子集;3次B样条曲线
中图分类号：
作者姓名：
陈海洋;王露楠
作者机构：
西安工程大学电子信息学院,西安,710048
文献出处：
引用格式：
[1]陈海洋;王露楠-.基于双向同时无碰撞检测目标偏置RRT算法的路径规划方法)[J].空军工程大学学报,2022(03):60-67
A类：
TNCG,神经网络双向同时搜索,椭圆状态子集
B类：
碰撞检测,目标偏置,RRT,路径规划方法,复杂环境,不必要,要区,快速扩展随机树算法,双向搜索策略,BIT,启发式搜索,入神,抓取,路径搜索,目标偏向策略,顶点,采样区域,不断更新,新明,样条曲线,剪枝,路径代价,路径长
AB值：
0.309191
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