检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张伯泉[1] 刘嘉栋 Zhang Boquan;Liu Jiadong(College of Computer,Guangdong University of Technology,Guangzhou 510006,China)
出 处:《计算机应用研究》2022年第1期59-63,共5页Application Research of Computers
基 金:国家自然科学基金资助项目(62076074)。
摘 要:针对BIT^(*)存在小样本下路径规划成功率低、冗余大样本下路径规划效率有待提高的问题,提出基于样本增量生成和概率随机几何图的BIT^(*)-SP算法,设计了生成样本和选择样本的启发式函数。实验结果表明,BIT^(*)-SP算法在小样本下路径规划成功率大幅度提高,且能更快找到初始解;在大样本下能用更短的时间找到一条优秀的路径,规划速度显著提升。该算法鲁棒性高,在简单及复杂环境中都能适用,性能高效。Aiming at the problems that BIT^(*)has low success rate of path planning under small samples and the efficiency of path planning under redundant large samples is not high enough,this paper proposed BIT^(*)-SP algorithm.Also,this paper designed the heuristic functions of generating samples and selecting samples.The experimental results show that BIT^(*)-SP algorithm greatly improves the success rate of path planning under small samples,and can find the initial solution faster.In the case of large samples,it can find an excellent path in a shorter time,and the planning speed is significantly improved.The algorithm that can be applied in both simple and complex environments has high robustness and high performance.
关 键 词:路径规划 移动机器人 BIT^(*) 采样算法 随机几何图
分 类 号:TP242.6[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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