【摘 要】
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为解决传统概率路标图算法(probabilistic roadmap,PRM)学习阶段路线图R(N,E)中路线图边集E较为复杂和查询阶段生成的路径转折次数较多的问题,提出边集优化方法并引入道格拉斯-普克算法.在学习阶段,通过对随机点进行约束,减少路线图中集合E的大小,减少查询阶段的计算量.在查询阶段,通过对搜索到的无碰撞路径节点进行峰值节点提取,有效去除冗余节点.实例仿真结果表明,改进PRM算法比标准的PRM算法具有更高的求解效率和更少的路径节点数目.
【机 构】
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长春理工大学电子信息工程学院,吉林长春130022
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为解决传统概率路标图算法(probabilistic roadmap,PRM)学习阶段路线图R(N,E)中路线图边集E较为复杂和查询阶段生成的路径转折次数较多的问题,提出边集优化方法并引入道格拉斯-普克算法.在学习阶段,通过对随机点进行约束,减少路线图中集合E的大小,减少查询阶段的计算量.在查询阶段,通过对搜索到的无碰撞路径节点进行峰值节点提取,有效去除冗余节点.实例仿真结果表明,改进PRM算法比标准的PRM算法具有更高的求解效率和更少的路径节点数目.
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