基于圆角的 RRT*：一种面向曲率约束车辆的 RRT* 快速收敛实现
机器人学
2023-02-24 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
快速扩展随机树（RRT）已被证明能有效地为复杂运动规划问题快速找到可行解。RRT* 是 RRT 算法的扩展，在使用直线运动基元时提供概率渐近最优性保证。本工作对 RRT 和 RRT* 进行了扩展，采用圆角作为运动基元，从而在规划时考虑路径曲率约束。开发了两种圆角：一种基于圆弧的圆角，使用圆弧生成满足最大曲率约束的路径；一种基于样条的圆角，使用贝塞尔曲线额外满足曲率连续性要求。使用这些圆角的规划性能远超使用杜宾路径运动基元的 RRT*，并接近使用直线路径基元的规划性能。还引入了路径采样启发式方法以加速非完整运动规划的收敛。使用开放运动规划库（OMPL）与已有的 RRT* 方法进行了比较。
引用
@article{arxiv.2302.11648,
title = {Fillet-based RRT*: A Rapid Convergence Implementation of RRT* for Curvature Constrained Vehicles},
author = {James Swedeen and Greg Droge and Randall Christensen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.11648},
year = {2023}
}
备注
53 pages, 23 figures, submitted to Journal of Intelligent and Robotic Systems