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作者：辜慧岚;马国军;张龙;程理泽;王亚军;
单位：江苏科技大学海洋学院;
摘要：针对无人艇路径规划中的路径冗余及算法执行时间长的问题，本文提出了一种融合北方苍鹰优化算法（NGO）与改进快速扩展随机树（RRT~*）的路径规划方法。首先，设计具有避障及目标导向的适应度函数，并用该函数优化NGO初始种群，根据该适应度函数设计RRT~*算法的自适应采样步长，提高在地图中的搜索效率；然后，设计最佳邻节点采样机制，该机制模拟北方苍鹰向最近同伴传递信息行为，结合无人艇航向角约束进行RRT~*节点采样；最后，为提高路径平滑度，引入模拟退火算法中的Metropolis准则，并结合具有平滑度和最小路径曲率信息的适应度函数用于判断父节点优劣，设计动态重布线策略，该策略能够重新选择更合适的父节点进行动态重布线。实验结果表明，与RRT~*、Informed–RRT~*和RRT~*–smart算法相比，本文改进算法在路径长度上分别缩短19.36%、3.36%和5.98%，搜索时间上分别减少49.33%、57.01%和59.16%，同时路径曲率也明显减小。
关键词：水面无人艇;;路径规划;;RRT~*算法;;北方苍鹰优化算法;;动态重布线
基金资助：国家自然科学基金资助项目（61371114）
