基于RRT的无人机航迹规划算法

针对传统快速搜索随机树无人机航迹规划算法中采样点生成随机性过高，规划路径平滑度差的问题，提出一种基于改进快速搜索随机树的无人机航迹规划算法。在搜索树拓展过程中，引入限定采样点生成范围的探测场，改变采样点的生成策略，使算法具备迅速向目标收敛的能力和绕开障碍物威胁的能力。此外，改进算法还对初始航迹的冗余点进行裁剪，并采用B样条曲线法改善航迹平滑度。仿真结果表明，基于改进快速搜索随机树的无人机航迹规划算法比传统快速搜索随机树无人机航迹规划算法平均航迹长度减少21.75%,平均搜索树节点数减少75.78%,平均计算时间减少48.04%。