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摘要
水下未知空间中的路径搜索一直是工程实践中的难点问题，传统路径搜索方法主要是以平面为背景来展开研究的，而水下的路径搜索则需要在三维空间中实施。提出了一种混合RRT（Rapid-exploration Random Tree）搜索算法，旨在为未知水下空间中的目标搜寻规划合理高效的动态路径。算法整体上按照全局路径和局部路径的最优试探开展同步计算。在局部路径计算层面，利用RRT*算法基于周边探测数据，结合前沿点信息进行小尺度路径搜索；而在全局路径计算层面，利用RRT算法进行粗粒度的路径分支决策，并将已选分支的边缘信号反馈给局部路径的计算。通过RRT*的重剪枝功能，能够在局部进行路径优化，而避免将其用于整体路径优化时可能带来的“选择震荡”风险。仿真实验与真实环境实验表明，将RRT*与RRT在局部和全局两种尺度上的区分使用，相较只使用RRT算法路径长度减少了16.4%，能有效实现水下机器人在水下未知空间内的路径搜索能力。
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