【摘 要】
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针对随机扩展树收敛速度慢、效率低的缺点,提出以人工势场引导节点向目标点逼近,并与改进的转换测试结合实现树扩展的自适应调控。采用人工势场算法建立采样节点的价值函数,
【机 构】
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江苏城市职业学院建筑工程学院,南京师范大学电气与自动化工程学院
【基金项目】
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江苏开放大学(江苏城市职业学院)“十三五”规划课题项目(16SSW-Q-001)
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针对随机扩展树收敛速度慢、效率低的缺点,提出以人工势场引导节点向目标点逼近,并与改进的转换测试结合实现树扩展的自适应调控。采用人工势场算法建立采样节点的价值函数,使得随机扩展树不断向低代价空间扩展,当陷入局部极小值时,对RRT算法的采样策略进行调节、自适应地寻找逃离路径,使搜索过程快速跳出局部极小值。仿真实验表明,人工势场引导随机树渐进目标点,并与转换测试结合,提高了算法的搜索效率。
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