基于CB-RRT*算法的滩涂履带车路径规划

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	*基于CB-RRT算法的滩涂履带车路径规划**
	潘作栋 2,3; 周悦 3; 郭威 1,2; 徐高飞 2; 孙宇 2
刊名	兵工学报
	2023-02-22
页码	11
关键词	滩涂履带车路径规划柯西概率密度函数最大转角约束贝塞尔曲线
ISSN号	1000-1093
文献子类	期刊论文
英文摘要	针对滩涂履带车在受潮汐影响的滩涂环境中进行长时间勘测作业的需求，提出柯西贝塞尔快速扩展随机树（CB-RRT）算法进行路径规划。为规划出安全路径，基于全局地图和潮汐数据，并通过滩涂履带车到分界区的距离构建出滩涂预测模型；为提高滩涂履带车移动到目标点需进行多次路径规划的速度，对初始路径的关键树节点使用柯西概率密度函数进行采样缩小采样范围来提高节点的利用率，进而提高算法的收敛性；在重选父节点过程中考虑最大转角约束设定相应系数，并使用连续二次贝塞尔曲线进行拼接的方式来生成路径，达到提高路径平滑度的目的和解决平滑后路径与原路径偏差过大造成的安全性问题。仿真实验结果表明，CB-RRT算法在静态滩涂环境和动态滩涂环境中，能大大提高算法的收敛性和路径的平滑性，且保证路径长度最优，研究内容可以保证滩涂履带车在各种滩涂环境中进行长时间安全作业。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
版本	出版稿
源URL	[http://ir.idsse.ac.cn/handle/183446/10133]
专题	深海工程技术部_深海信息技术研究室
作者单位	1.中国科学院大学 2.中国科学院深海科学与工程研究所; 3.上海海洋大学工程学院;
推荐引用方式 GB/T 7714	潘作栋,周悦,郭威,等. 基于CB-RRT*算法的滩涂履带车路径规划[J]. 兵工学报,2023:11.
APA	潘作栋,周悦,郭威,徐高飞,&孙宇.(2023).基于CB-RRT*算法的滩涂履带车路径规划.兵工学报,11.
MLA	潘作栋,et al."基于CB-RRT*算法的滩涂履带车路径规划".兵工学报 (2023):11.