典型文献
基于强化RRT算法的机械臂路径规划
文献摘要：
针对快速拓展随机树算法(rapidly-exploring random trees,RRT)存在采样随机、重复搜索、偏离目标点和节点冗余等问题,提出一种强化快速拓展随机树算法(intensity-guide rapidly-exploring random trees,IG-RRT).采用覆盖剔除机制强化算法搜索能力,将已搜索区域进行覆盖,覆盖后不再进行搜索和产生新节点,避免重复搜索,提高搜索能力和搜索效率.后续加入目标引导概率,根据地图难度对目标引导概率进行调整,强化算法目标趋向性,对末端节点采用贪婪思想,强化算法收敛性.通过简化路径,去除冗余点,利用三次B样条曲线平滑拐点,提高路径质量.仿真试验表明,IG-RRT算法性能优于传统RRT算法及其相关衍生算法.IG-RRT算法可以增强对复杂约束空间的搜索能力,加快算法的收敛速度,提高路径规划的成功率.
文献关键词：
路径规划;RRT算法;机械臂;趋势强化;路径平滑
中图分类号：
作者姓名：
王雨;刘延俊;贾华;薛钢
作者机构：
山东大学机械工程学院,山东 济南250061;山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室,山东济南250061;山东大学机械工程国家级实验教学示范中心,山东 济南250061;山东大学海洋研究院,山东 青岛266237
文献出处：
引用格式：
[1]王雨;刘延俊;贾华;薛钢-.基于强化RRT算法的机械臂路径规划)[J].山东大学学报（工学版）,2022(06):123-130,138
A类：
趋势强化
B类：
RRT,机械臂,路径规划,快速拓展随机树算法,rapidly,exploring,random,trees,标点,intensity,guide,IG,搜索能力,搜索效率,目标引导,根据地,地图难度,趋向性,端节,贪婪,收敛性,余点,样条曲线,拐点,提高路径,仿真试验,算法性能,约束空间,收敛速度,路径平滑
AB值：
0.408616
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