典型文献
基于人工势场法引导的Bi-RRT的水面无人艇路径规划算法
文献摘要：
为使水面无人艇(unmanned surface vehicle,USV)规划出实时性强、避障精准性高、平滑度优、航程短的路径,在双向快速扩展随机树(bidirectional rapidly-exploring random trees,Bi-RRT)算法的基础上,设计一种人工势场法(artificial potential field,APF)引导的Bi-RRT算法(简写为APF-Bi-RRT算法).改进随机点采样机制,并在新节点生成时引入改进的势场函数,提高路径生成效率;考虑USV的操纵性能要求,在节点生成后引入转向角约束,避免出现大角度转向.分别设计简单、复杂和特殊3种环境下的路径规划实验方案,对比APF-Bi-RRT算法、Bi-RRT算法、APF和A*算法在规划时间、路径长度、最大转向角、节点数量等4个指标下的规划效果.实验结果证明:APF-Bi-RRT 算法在提高搜索效率的同时能极大地减少路径长度和节 点数量,提高路径平滑度;优化后的路径更适用于USV的跟踪控制,满足海上实际航行需求.
文献关键词：
水面无人艇(USV);双向快速扩展随机树(Bi-RRT)算法;人工势场法(APF);路径规划;转向角约束
中图分类号：
作者姓名：
张一帆;史国友;徐家晨
作者机构：
大连海事大学航海学院,辽宁大连116026;大连海事大学辽宁省航海安全保障重点实验室,辽宁大连116026
文献出处：
引用格式：
[1]张一帆;史国友;徐家晨-.基于人工势场法引导的Bi-RRT的水面无人艇路径规划算法)[J].上海海事大学学报,2022(04):16-22
A类：
转向角约束
B类：
人工势场法,Bi,RRT,水面无人艇,路径规划算法,unmanned,surface,vehicle,USV,划出,避障,精准性,航程,快速扩展随机树,bidirectional,rapidly,exploring,random,trees,artificial,potential,field,APF,简写,采样机制,节点生成,提高路径,生成效率,操纵性能,性能要求,避免出现,大角度,实验方案,路径长,搜索效率,路径平滑,跟踪控制,航行
AB值：
0.334265
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