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摘要
针对RRT*和B-RRT*算法在较复杂环境下路径规划时，存在搜索时间长、采样效率低和规划路径曲折的问题，提出一种目标偏置双向快速扩展随机树算法--GBB-RRT*（Goal Biased Bidirectional RRT*）。该算法每次迭代中两棵随机树都进行扩展，一次迭代能生成两个新节点，加快扩展速度。然后引入目标偏置策略来优化采样点的选取，使两棵随机树在一定概率下朝各自的目标点方向扩展。针对得到的规划路径，设计一种逆向寻优结合转角约束路径简化方法，结合B样条曲线生成光滑可执行路径。在仿真实验中将本文算法与B-RRT*进行对比实验，结果表明所提算法搜索时间缩短40%左右、扩展节点减少10%左右，结合路径简化方法后路径长度缩短3%左右。
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