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作者：陈忠;阴艳超;易斌;林文强;侯步超;孙钰茗;
单位：昆明理工大学机电工程学院;云南中烟工业有限责任公司;
摘要：为了解决RRT_*-Connect算法在复杂障碍环境下随机性大、搜索效率低、路径节点冗余等问题，提出一种基于动态约束采样RRT_*-Connect算法的移动机器人路径规划算法。首先，在RRT_*-Connect算法的基础上采用动态目标节点概率偏置进行对向搜索树目标节点偏置采样，使双树扩展以对向搜索树节点为目标，减少双树连接随机性；再结合目标节点动态区域采样方法，以目标节点及离目标节点最近的对向搜索树节点为核心，构建多级采样区域，约束搜索树的扩展方向，实现动态约束采样，并通过阈值设置避免局部震荡。在此基础上，引入人工势场法的斥力思想，设计基于全局与局部环境复杂系数的自适应动态步长，极大提高搜索效率；采用Cantmull-Rom样条曲线进行路径平滑。仿真结果表明，该算法收敛速度更快，效率更高，节点利用率达30%以上，无用节点大幅减少，搜索树枝条更少，能适应各类复杂的障碍物环境。本文算法较RRT_*-Connect算法运行时间减少23%以上，路径长度缩减7%以上。
关键词：移动机器人;;动态约束采样;;自适应动态步长;;路径平滑
基金资助：国家自然基金项目（52065033）;; 云南省重大科技项目（202302AD080001）
