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基于改进双向RRT的无人艇局部路径规划算法研究
基于改进双向RRT的无人艇局部路径规划算法研究
摘要：无人艇局部路径规划是无人艇导航中的关键问题之一。为了提高无人艇局部路径规划的效率和精度，本文提出了一种改进的双向RRT（Rapidly-exploringRandomTree）无人艇局部路径规划算法。该算法基于双向RRT算法，通过引入动态搜索范围和多目标优化策略来有效地找到艇体附近的最优路径。实验结果表明，该算法能够精确地规划无人艇的局部路径，且具有较高的计算效率。
关键词：无人艇，局部路径规划，双向RRT，动态搜索范围，多目标优化策略
1.引言
无人艇作为一种无人驾驶的水下航行器，在海洋科学研究、水下勘探和资源开发等领域具有广泛的应用前景。在完成任务的过程中，无人艇需要规划安全、高效的路径，以避开障碍物并实现目标导航。局部路径规划是无人艇导航中的关键问题之一，即在已知环境中找到无人艇周围的最优路径。
2.相关工作
在无人艇路径规划领域，已经有一些经典的算法被提出，如A*、Dijkstra和RRT等。然而，这些算法在无人艇局部路径规划中存在一些问题，如搜索效率低、不能处理动态环境等。
3.改进的双向RRT算法
本文基于双向RRT算法进行改进，提出了一种适用于无人艇局部路径规划的算法。该算法主要包括以下几个步骤：
3.1构建初始树和目标树
首先，根据无人艇的当前位置和目标位置，构建初始树和目标树。初始树以无人艇当前位置为根节点，目标树以目标位置为根节点。两棵树以RRT的方式逐步扩展，直到两棵树相遇为止。
3.2动态搜索范围控制
该算法通过引入动态搜索范围来提高路径规划的效率。初始阶段，搜索范围较大，以便快速找到近似路径；随着搜索的进行，搜索范围逐渐缩小，以提高路径的精度。
3.3多目标优化策略
为了得到艇体附近的最优路径，本文引入了多目标优化策略。首先定义了多个与路径相关的目标函数，如路径长度、避障安全距离和航行时间等。然后，利用多目标优化算法对这些目标函数进行优化，得到最优路径。
4.算法实验与结果分析
为了验证算法的有效性和性能，本文在虚拟海洋环境中进行了一系列实验。结果表明，该算法在不同复杂度的环境中都能够找到艇体附近的最优路径，并且具有较高的计算效率。
5.结论和展望
本文基于改进的双向RRT算法，提出了一种适用于无人艇局部路径规划的算法。实验结果表明，该算法能够精确地规划无人艇的局部路径，并且具有较高的计算效率。未来，我们将进一步完善该算法，并在实际海洋环境中进行测试，以验证其在实际应用中的性能和可行性。
参考文献：
[1]KaramanS,FrazzoliE.Sampling-basedalgorithmsforoptimalmotionplanning[J].TheInternationalJournalofRoboticsResearch,2011,30(7):846-894.
[2]LaValleSM.Planningalgorithms[M].CambridgeUniversityPress,2006.
感谢指导老师对本文的关注与支持！