典型文献
基于偏置采样和包围优化的移动机器人路径规划方法
文献摘要：
批处理知情搜索树(batch informed trees,BIT*)作为一种先进的采样规划方法通常被应用于移动机器人的路径规划.针对BIT*在初始路径获得后存在路径代价降低速度不快、规划效率有待提高的问题,提出了一种基于偏置采样和包围优化的BIT*(wrapping-based biased BIT*,WB-BIT*)方法.该方法首先通过批量采样进行节点和连接的扩展,在获得可行路径后,利用包围优化策略从目标点到起始点逐步使路径靠近至障碍物周围,快速减少现有可行路径的长度.同时,根据可行路径上的路径点计算启发式函数以构建偏置采样区域,结合偏置采样和知情集采样,在保证均匀性的前提下有效运用现有路径信息,提高方法的规划效率.最后,将所提出的WB-BIT*方法与主流采样路径规划方法进行仿真实验对比,结果表明所提出的路径规划方法具备更高的规划效率.
文献关键词：
路径规划;移动机器人;批处理知情搜索树;路径优化;偏置采样
中图分类号：
作者姓名：
陈彦杰;梁景林;张智星;喻骁;王耀南
作者机构：
福州大学机械工程及自动化学院,福建 福州 350108;机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心,湖南 长沙 410082;厦门大学航空航天学院,福建 厦门 361102;湖南大学电气与信息工程学院,湖南 长沙 410082
文献出处：
引用格式：
[1]陈彦杰;梁景林;张智星;喻骁;王耀南-.基于偏置采样和包围优化的移动机器人路径规划方法)[J].厦门大学学报（自然科学版）,2022(06):908-915
A类：
批处理知情搜索树
B类：
偏置采样,包围,移动机器人路径规划,路径规划方法,batch,informed,trees,BIT,路径代价,低速,不快,规划效率,wrapping,biased,WB,可行路径,标点,始点,障碍物,启发式函数,采样区域,集采,有效运用,提高方法,实验对比,路径优化
AB值：
0.288639
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