目标偏向RRT算法的偏向概率函数
时间: 2023-12-01 10:34:28 浏览: 24
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。
相关问题
偏向目标型RRT算法的算法步骤
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。
偏向RRT比RRT的优点
偏向RRT(Biased Randomized Shortest Path Tree)是RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法的一种改进,主要优点有以下几点:
1. 收敛速度更快:偏向RRT将采样点偏向目标点,使得树更快地向目标点收敛,因此可以在较短时间内找到一条可行路径。
2. 路径质量更高:由于偏向RRT更注重朝着目标点前进,因此生成的路径往往比RRT更短、更直接,路径质量更高。
3. 可扩展性更强:偏向RRT可以很容易地扩展到三维空间,处理非刚性机器人的运动规划等更为复杂的问题。
总之,偏向RRT相对于RRT来说,是一种更优秀的路径规划算法,能够更快速、高效地找到可行路径。