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摘要
针对四旋翼无人机在复杂环境中进行路径规划时，快速搜索随机树算法(Rapidly-exploring Random Trees，RRT)存在规划成功率低，收敛速度慢，路径次优等问题，提出一种定向探索树算法，该算法使用定向采样策略，以提高树扩展的方向性，通过引入自适应目标调整策略和枝条扩展策略，使树能够快速向目标点扩展的同时又能够避开障碍物。通过剪枝处理去除初始路径中的冗余点，再对剪枝处理后的路径进行航迹修正和平滑处理得到最优航线。仿真结果表明，所提算法在所有的测试中都是成功的。规划时间方面，在多障碍物环境中，所提算法相对于传统RRT和改进RRT算法分别缩短了91.9%和67%，在狭窄环境中分别缩短了88.3%和70%。路径长度方面，在多障碍物环境中，所提算法相对于传统RRT和改进RRT算法分别缩短了37%和6%，在狭窄环境中分别缩短了36%和5.6%。另外所提算法规划的路径可以复现。
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单位机电工程学院; 兰州理工大学
