偏向目标型RRT算法的算法步骤
时间: 2023-07-26 12:34:18 浏览: 96
偏向目标型RRT算法(Biased Goal-based RRT,BGRRT)是一种基于快速随机树(RRT)的路径规划算法,其主要思想是在RRT算法中引入偏向目标的概率,以快速生成与目标相连的路径。其算法步骤如下:
1. 初始化RRT树,将起点作为根节点插入树中;
2. 生成随机点,有一定概率生成目标点,否则生成随机点;
3. 在树中寻找离随机点最近的节点,作为扩展节点;
4. 生成扩展节点与随机点之间的路径,检查路径是否与障碍物相交;
5. 如果路径不相交,则将扩展节点插入树中,并将路径加入树中;
6. 如果扩展节点接近目标点,则将目标点加入树中,并将路径加入树中;
7. 重复步骤2~6,直到生成了与目标点连接的路径。
需要注意的是,BGRRT算法的核心在于生成随机点时有一定的概率生成目标点,以此来加速路径生成。同时,在树中寻找最近节点、生成路径、检查路径相交等步骤与基本的RRT算法相同。
相关问题
目标偏向RRT算法的偏向概率函数
目标偏向RRT算法通常使用一种称为目标偏向概率函数的函数来引导树的生长,使其更有可能向目标点生长。这种概率函数通常表示为P_goal,其公式为:
P_goal = k / (k + d)
其中,k是一个控制参数,通常取值为0.1到10之间,d是当前节点到目标点的距离。当节点越接近目标点时,P_goal的值越大,因此更有可能向目标点生长。而当节点离目标点较远时,P_goal的值越小,因此更有可能生长到其他位置。
需要注意的是,目标偏向概率函数只是一种常用的引导树生长的方法,具体的实现还需要根据具体问题进行调整。
RRT算法路径规划步骤
RRT(Rapidly-Exploring Random Tree)算法是一种基于树形结构的路径规划算法,其步骤如下:
1.初始化:将起点作为根节点,建立一棵只包含根节点的树。
2.生成随机点:在可行空间内随机生成一个新的点。
3.查找最近邻节点:在树中查找与随机点最近的节点。
4.扩展树:将最近邻节点与随机点之间的路径加入树中,形成新的节点。
5.重复步骤2~4,直到新的节点接近或到达终点。
6.生成路径:从终点开始,按照生成树的路径回溯到起点,得到最优路径。
需要注意的是,RRT算法是一种概率完备算法,其结果的优劣与随机性有关,因此需要在实践中进行多次尝试以获得最优路径。同时,RRT算法也有多种改进版,可根据实际需求进行选择。