电子测量技术

作者：魏文卿，魏坤，张建辉

单位：1.天津职业技术师范大学汽车与交通学院 天津 300222;2.智能车路协同与安全技术国家地方联合 工程研究中心 天津 300222

关键词：路径规划;RRT*算法;KD树;Sigmoid函数;DP算法

基金：天津高等教育科技发展基金（2021KJ021）、天津市揭榜挂帅科研项目（KRKC012216）资助

针对复杂环境中智能体路径规划的挑战，尤其是算法收敛速度慢、路径冗余度高及平滑性不足等问题，提出一种基于KD树的目标偏置双RRT*算法（KDB-RRT*）。该算法基于RRT*算法引入双向搜索策略，加入KD树结构提高节点查找速度，构建目标偏置的动态圆采样策略平衡搜索效率，设计基于引力场的双向生长引导模型，引入Sigmoid函数并结合障碍物密度实现步长自适应调整，并采用DP算法对原始路径进行剪枝处理，运用三次B样条曲线平滑路径。在“Z型”和“回型”仿真环境中验证了KDB-RRT*的可行性，在多种复杂地图环境中与RRT*算法、Bi-RRT算法、Improved RRT*算法进行对比实验；最后，在ROS机器人上进行路径规划实验。在“Z型”和“回型”仿真环境中，KDB-RRT*算法与RRT*算法相比，平均规划时间分别缩短 70.2%和28.0%，平均路径长度分别减少 4.8%和10.4%，节点利用率分别增加16.27%和13.58%。结果表明KDB-RRT*算法为解决非结构化环境下的高效路径规划提供了新方法，其动态采样模型与路径优化框架对移动机器人导航系统具有重要参考价值。

来源：2026年第2期

《电子测量技术》期刊编辑部

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