针对船舶机舱的复杂环境，以及机舱巡检机器人采用快速扩展随机树（RRT）算法随机扩展节点目的性较差、搜索效率低的问题，提出一种由人工势场引导的RRT算法，根据目标点和障碍物构建人工势场，引导RRT随机树节点扩展，使RRT节点扩展更有目的性，节点数量显著减少。以万箱船舶“COSCO PACIFIC”的机舱底层地图作为机舱机器人运行环境，用MATLAB进行建模仿真，并与RRT算法和BI-RRT算法路径规划进行比较，结果表明：该算法显著提升了机舱机器人路径规划的效率，可更有效的避开障碍物。
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