典型文献
基于改进RRT*算法的菠萝采收机导航路径规划
文献摘要：
为了提高菠萝收获的机械化和自动化水平,该研究采用改进RRT*(Rapidly-exploring Random Trees Star)算法进行菠萝采收机全局作业路径规划.首先引入自启发式思想约束采样点的生成,借鉴人工势场引入方向权重对新节点拓展方向进行约束,同时计算合适的权重取值范围,采用双向拓展加快迭代速度,然后利用贪心算法修剪路径冗余节点,并利用Cantmull-Rom插值函数对路径进行平滑处理.根据农田道路情况创建多障碍物、迷宫和狭窄通道3种仿真环境,分别对RRT*算法、双向RRT*算法和改进后RRT*算法的性能进行测试.试验结果表明:3种环境下,本文算法的平均收敛时间是RRT*算法的18％,是双向RRT*算法的46.12％,平均规划速度是RRT*算法的5.7倍,是双向RRT*算法的2.3倍左右,平均拓展节点数量比RRT*算法减少87.23％,比双向RRT*算法减少52.52％,平均路径长度比RRT*算法减少3.81％,比双向RRT*算法减少6.08％.田间试验结果表明:本文算法的规划时间仅为RRT*算法的14.12％,为双向RRT*的20.34％,迭代次数比RRT*算法减少80.89％,比双向RRT*减少69.70％.另外,RRT*和双向RRT*算法规划路径上大于60°的转角分别是本文算法的1.56和2.06倍,大于100°的转角分别是本文算法的1.55和2.18倍,本文算法规划的路径更平滑.研究结果可为菠萝采收机导航提供参考.
文献关键词：
雷达;算法;菠萝收获;路径规划;快速搜索随机树
中图分类号：
作者姓名：
刘天湖;张迪;郑琰;程一丰;裘健;齐龙
作者机构：
华南农业大学工程学院,广州 510642
文献出处：
引用格式：
[1]刘天湖;张迪;郑琰;程一丰;裘健;齐龙-.基于改进RRT*算法的菠萝采收机导航路径规划)[J].农业工程学报,2022(23):20-28
A类：
菠萝收获,Cantmull
B类：
RRT,采收机,航路,路径规划,自动化水平,Rapidly,exploring,Random,Trees,Star,启发式,约束采样,采样点,人工势场,行约,时计,取值范围,迭代速度,贪心算法,修剪,冗余节点,Rom,插值函数,平滑处理,障碍物,迷宫,狭窄通道,仿真环境,平均收敛,收敛时间,平均路径长度,长度比,田间试验,迭代次数,规划路径,快速搜索随机树
AB值：
0.362014
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