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针对具有渐进最优性的快速扩展随机树(RRT*)算法在面对高维、复杂环境时所表现出的寻路效率低、收敛速度缓慢的问题,在RRT*的基础上,提出一种基于采样空间自调整的渐进最优快速扩展随机树(AS-RRT*)无人机(UAV)航迹规划算法。该算法可以自适应调整采样空间,进而引导树更为高效地生长,而这些主要通过有偏采样、节点筛选和节点学习这三种策略来实现。首先,在采样空间中定义向光和背光区域来进行有偏采样,而向光和背光区域的概率权重由当前扩展失败率决定,从而保证算法在搜索初始航迹时同时具有探索性和方向性;然后