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Position-based Dubins-RRT* path planning algorithm for autonomous surface vehicles
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.oceaneng.2025.120702.png)
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摘要
En 中文
路径规划是开发自主水面车辆（ASVs）的关键技术。其目标是在有障碍物的环境中，从定义的起始状态到目标状态规划一条无碰撞、可行且最优的路径。现有的Dubins-RRT*算法可以满足这一要求，但在路径质量和计算效率方面仍显不足。本文提出了一种高效的位置基Dubins-RRT*（P-Dubins-RRT*）算法。具体而言，在规划过程中仅采样位置坐标，将局部Dubins问题简化为松弛Dubins问题。基本扩展曲线为缩短的Dubins路径，而完整Dubins路径用于目标状态连接和重布线。通过消除航向角约束来加速树的扩展，从而提升路径规划效率。仿真结果表明，所提出的P-Dubins-RRT*能够有效平衡规划效率与路径可行性。在测试地图上，P-Dubins-RRT*相较于Dubins-RRT*平均减少了70.3%的初始路径生成时间，并在路径质量上表现出优越性。所提出的方法适用于二维空间中具有转向约束的车辆局部路径规划问题。
Keyword:
Motion and path planning
Collision avoidance
Marine vehicles
Autonomous surface vehicles
期刊
IF:
5.5
论文数:
7.6K
被引数:
7.6W
机构
暂无机构信息
引用论文
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An Efficient RRT-Based Framework for Planning Short and Smooth Wheeled Robot Motion Under Kinodynamic Constraints基于RRT的高效框架，用于在动力学约束下规划短而平滑的轮式机器人运动
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