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摘要
针对传统的快速搜索随机树(RRT)算法搜索效率低、算法的随机采样特性导致规划路径时间长、路径曲折且不适用于动态环境等问题，提出了一种改进融合算法，对传统的RRT算法加入智能采样和路径优化。首先，根据传统RRT算法规划出可行路径，找出路径上障碍物附近的节点，在该节点处以一定大小的圆内进行采样，减少了算法的随机采样，然后通过回溯，根据三角不等式原理思想对路径进行优化，使得路径更加平滑，距离更短，最后，融合动态窗口算法(DWA),解决了动态环境下路径规划问题。仿真结果表明，改进融合算法相比传统RRT算法，搜索时间缩短30%左右，路径缩短6%左右。在真实环境下进行实验，能够实现自主避障导航，证明了改进算法的有效性，且能够满足实际需求。
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