《工业控制计算机》2023年第36卷第1期基于改进RRT*算法的深海采矿车局部路径规划算法郭玲玲樊蓓蓓（上海大学机电工程与自动化学院，上海200444）路径规划技术贯穿着整个深海采矿车自主行走任务的始终，也是保障深海采矿车能够安全完成采矿作业的重要基础技术，对于深海采矿车高效完成采矿作业，降低能耗以及安全行驶都具有重要的实际意义［1］。依靠现有的探测技术，研究人员还无法得到海底的全部地形信息，已经获得的环境信息存在着不同程度的不确定性，这种不确定性必然导致所建立的环境模型的不确定性，进而导致深海采矿车陷入不可通行区域而损害其性能，或造成其他更严重的影响。为了保障深海采矿车行驶的安全，深海采矿车需要具备一定的动态避障能力，而局部路径规划算法可以实现深海采矿车的动态避障。快速搜索随机树（Rapidly-exploringRandomTree，RRT）算法［2］常用于全局路径规划，因其采用随机采样，不需要对规划空间进行预处理，具有良好的实时性，在局部路径规划中也具有较高的应用价值。但RRT算法生成的路径具有一定的随机性，而且路径并非最优。要想求得最优路径需要经过不断地迭代，会存在节点利用率低和计算量偏大等问题。针对路径的随机性以及生成路径并非最优的问题，文献［3］提出通过渐进优化达到最优路径的RRT*算法。针对RRT*算法后期路径收敛速度缓慢，计算量偏大的问题；文献［4］提出informedRRT*算法，通过限制采样范围来提升算法的收敛性；文献［5］提出的改进双向RRT算法，有效地改善了RRT算法随机性过强，规划的路径过于曲折的问题；文献［6-7］采用贪婪算法对规划后的路径进行平滑处理，减少了拐点对路径的影响，使路径更平滑。在深海环境中，规划路径的安全性是路径质量的关键评估因素之一。上述改进的RRT算法并未考虑路径的安全性能并不适用于规划深海采矿车的行驶路径。为了保障深海采矿车行驶的安全性，本文提出了一种改进RRT*算法。该算法对采样节点进行通行性分析，将通行性值引入到新的采样策略里，改善RRT*算法目标导向性差的问题。随后对路径进行剪枝优化，使改进RRT*算法规划出的路径能够适用于深海采矿车行驶。1RRT*算法概述RRT算法的基本原理是将状态空间中的起点作为随机树的根节点，采用随机采样策略进行节点扩展，生成一棵随机扩展树。当随机扩展树上的采样点抵达目标点或进入目标范围内，回溯该采样点到根节点的全部路径点得到一条可行路径［8］。RRT*算法则在RRT算法的基础上加入了重选父节点和重...
