【摘 要】
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针对随机扩展树算法在未知空间中进行路径规划扩展时随机性大,且扩展的树节点在整个环境空间中搜索过于均匀等问题,提出一种基于变参数阈值的随机扩展树算法。改进后的算法在
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51375314）
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针对随机扩展树算法在未知空间中进行路径规划扩展时随机性大,且扩展的树节点在整个环境空间中搜索过于均匀等问题,提出一种基于变参数阈值的随机扩展树算法。改进后的算法在路径规划中,针对具体情况选取参数阈值作下一步扩展,使得每次扩展都有着一定的概率性偏向目标;同时设定可变参数阈值,避免了陷入局部极小值,有效解决了随机性大和搜索均匀问题。通过Matlab仿真实验,验证了该算法的可行性和有效性。
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