基于重点区域采样的快速行进树路径规划算法
Fast marching tree algorithm based on area-guided sampling
1. 西南科技大学 计算机科学与技术学院, 四川 绵阳 621010
2. 绵阳市移动物联射频识别技术重点实验室, 四川 绵阳 621010
摘要
针对快速行进树算法(Fast Marching Tree，FMT*)在少量采样点场景下存在路径规划成功率低、难以通过狭窄通道、生成路径拐点多且路径长度长的问题，提出一种基于重点区域采样的快速行进树算法(Area-Guided Sampling Fast Marching Tree，AGS-FMT*)。首先计算环境障碍物密度，确定预训练采样点数量，通过多轮预训练标记地图中路径规划的重点采样区域；其次采用重点区域引导采样策略，对落入重点区域的采样点引入目标点偏移机制，提升关键区域采样有效性；在路径树扩展阶段增加平滑性代价，综合选择方向更平滑的节点连接；最后通过路径剪枝策略进一步剔除冗余节点，优化路径拐点数量。仿真实验结果表明，在10个采样点的采样条件下，在地图1随机障碍地图中该算法较FMT*算法的路径规划成功率提升62%，拐点数量下降61.67%，路径长度缩短至48.54m；在地图2狭窄通道地图中成功率提升36%，拐点数量下降10.91%，路径长度缩短至49.96m。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(61471306)
四川省自然科学基金项目(2022NSFSC0548)
四川省重点研发计划项目(2020YFS0360)
四川省教育厅教改项目(JG2021-1414)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0065
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第11期
发布历史
[2026-07-02] 优先出版
引用本文
徐正宇, 贾小林, 顾娅军, 等. 基于重点区域采样的快速行进树路径规划算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0065. (Xu Zhengyu, Jia Xiaolin, Gu Yajun, et al. Fast marching tree algorithm based on area-guided sampling [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0065. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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