山东大学学报(工学版)

作者：黄健堃,薛钢,刘延俊,王雨,李厚池,白发刚

单位：1.山东大学机械工程学院, 山东 济南 250061;2.山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室, 山东 济南 250061;3.山东大学机械工程国家级实验教学示范中心, 山东 济南 250061;4.山东大学海洋研究院, 山东 青岛 266237

关键词：机器鱼,Bi-RRT算法,路径规划,节点简化,路径平滑,

基金：国家自然科学基金资助项目(52001186);山东省自然科学基金资助项目(ZR2020QE292);崂山实验室科技创新资助项目(LSKJ202203505-3)

为提高机器鱼的水下路径规划效率,更好地完成水下工作,提出一种基于改进双向快速搜索随机树(bidirectional rapidly-exploring random trees, Bi-RRT)算法的机器鱼路径规划方法。以研制的混合驱动机器鱼为研究对象,介绍其结构模型和运动控制模式,为后续试验验证提供物理样机。针对Bi-RRT算法存在的采样随机、路径冗余、效率不高等问题,融合生长引导机制和连接强化机制改进Bi-RRT算法,加入生长引导机制,改善随机树生长随机、两树连接慢的问题;加入连接强化机制提高算法搜索速度。对搜索路径进行优化处理,通过剔除冗余节点、插入优化节点,改善路径质量,对路径进行平滑处理,使路径更适合机器鱼航行,实现机器鱼路径规划任务。仿真结果表明,与传统Bi-RRT算法及其他衍生快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree, RRT)算法相比,改进的Bi-RRT算法相较于改进前节点数减少约50.8%,路径长度缩短约19%,搜索时间减少约65.3%。

来源：2024年第1期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

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