.png){kind=icon}
返回
BDRP: A Binary Divisive Recursive Planner for Path Planning
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1109/LRA.2026.3653390.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
狭窄的通道场景对路径规划提出了重大挑战，尤其是对于需要实时性能的任务。传统的渐近收敛的基于采样的计划器 (sbp) 通常表现出较差的初始路径质量和缓慢的收敛，从而限制了它们在此类环境中有效构建高质量路径的能力。为了解决这些限制，我们提出了二进制划分递归规划器 (BDRP)，这是一种用于全局路径规划的新颖方法。BDRP通过在开始和目标配置之间的垂直平分线超平面上随机取样点来探索自由配置空间。使用分治策略，BDRP将问题递归分解为两个子问题: 将起点连接到采样点，将采样点连接到目标点，从而构建无碰撞路径。基于启发式的成本估计可预测潜在的最小路径成本，从而实现冗余搜索修剪并优化采样空间以提高计算效率。实验结果表明，与基准SBP方法相比，BDRP在狭窄通道和其他复杂环境中表现出优越的性能。这在实时性要求较高的场景中尤为明显，突出了其在机器人导航和路径规划应用中的潜力。
Keyword:
Motion and path planning
constrained motion planning
期刊
I
IF:
5.3
论文数:
1.9K
被引数:
3.9W
机构
引用论文
An Improved A* Algorithm Based on Divide-and-Conquer Method for Golf Unmanned Cart Path Planning
.png){kind=icon}
PREAI
分享收藏RGG-PSO+: Random Geometric Graphs Based Particle Swarm Optimization Method for UAV Path PlanningRGG-PSO+: 基于随机几何图的无人机路径规划粒子群优化方法
OAAI
OAAI分享收藏
查看更多内容