机器人路径规划研究：基于多目标搜索的RRT算法改进

RRt算法改进 机器人路径规划是机器人技术中的一项重要研究方向，旨在寻找从起点到终点的最优路径。随机树算法（RRT）是机器人路径规划中的一种常用方法，但传统的RRT算法存在一些问题，如收敛速度慢、路径不够优化等。近年来，研究人员提出了偏向目标的RRT和双向RRT算法，以解决传统RRT算法的问题。 偏向目标的RRT算法是一种改进的RRT算法，它通过引入目标信息来指导树的生长，从而加快了算法的收敛速度，使得规划的路径更加接近最优路径。双向RRT算法则是通过生成随机树来实现节点的复用，大大加快了找到路径的速度，同时降低了花费。 机器人路径规划的研究历史悠久，早期的研究主要集中在陆地上，不涉及水下及空中的研究。例如美国斯坦福研究院的Nilsson等人研制的具备自主移动功能的机器人Shakey，就是研究机器人在复杂环境下应用人工智能技术进行自主推理、规划和控制的典型代表。 在国内外，机器人路径规划的研究方向有很多，例如人工势场法、随机采样算法、以及诸多启发式算法等。最新的成果里，人们对原有的算法的缺陷进行了许多改进并提出了诸如仿生算法的新算法。路径规划算法已经趋于复杂化与智能化。 在机器人路径规划中，路径规划算法可以分为局部规划和全局规划两类，全局规划的问题主要集中在如何解决未知条件下的机器人路径规划。前向图搜索算法、几何构造的规划算法、随机采样的规划算法等是机器人路径规划中常用的方法。 在研究中，我们可以看到，机器人路径规划的研究方向有很多，例如人工势场法、随机采样算法、以及诸多启发式算法等。这些算法都可以用来解决机器人路径规划问题，但每种算法都有其优缺点。因此，在选择算法时，需要根据实际情况选择最适合的算法。 机器人路径规划是一个非常复杂的问题，需要结合实际情况选择合适的算法，并不断改进和完善算法，以提高机器人的路径规划能力。