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摘要
为了更好地解决移动机器人在动态环境下的路径规划问题，本文提出了一种改进的快速扩展随机树*（RRT*）算法。首先引入目标偏置采样以降低RRT*算法的随机性，在静态环境下进行路径初规划。其次，在动态环境下应用该路径，并将初规划的路径作为路径缓存，当路径中出现新障碍物时，将无效路径进行裁剪并进行路径重规划，此时在进行节点采样时，有一定概率选择路径缓存中的点作为新节点，使得新路径更大程度上保持原有路径的趋势。最后，使用MATLAB分别进行初规划、重规划的仿真实验，与传统的RRT*算法进行了对比，仿真结果表明，新的改进算法的使用的节点数量平均减少了43.19%，仿真结果验证了改进算法的有效性。
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单位机电工程学院; 西安建筑科技大学
