融合改进RRT和Dijkstra算法的机器人动态路径规划

作者：马新国; 马希青^*

来源：组合机床与自动化加工技术, 2023, (02): 5-9.

DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2023.02.002

• 优化改进RRT算法
• Dijkstra算法
• 改进动态窗口法
• 融合算法
• 动态避障

针对传统RRT算法在规划中随机性过大，节点利用率低且得出的路径并非最优等问题，从3个方面进行改进。首先，针对RRT在随机点采样过程中无方向性的问题，设置目标节点采样率，每次采样时目标点有几率成为采样点，使路径可以快速接近目标点；其次，动态设置步长使机器人能根据周围障碍物数量动态调整步长，减少迭代步数；最后，在得到RRT算法规划出的一条可行路径后，向周围扩展可行区域，将可行区域栅格化，通过Dijkstra算法找出可行区域中的最短路线，优化RRT算法得出的路线。最后将所获得的全局路径分段采用动态窗口算法。将RRT-Dijkstra融合算法与RRT算法、Dijkstra算法以及动态窗口算法在路径拐点数量以及路径长度等方面进行对比。实验表明，RRT-Dijkstra融合算法更高效，得到的路径更优。结合动态窗口算法后且能实现动态避障。

• 单位
  河北工程大学