基于RRT算法的障碍物移动模型研究
汤小芳
杨余旺
郭利强
谢勇盛
赵启超
李操
南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210000
摘要：现有的移动模型大多基于理想状态来模拟实物的运动,而不考虑其中障碍物的存在,这往往导致模型与现实场景存在一定的差距.因此,设计了一种适用于障碍物环境下的移动模型.通过在仿真场景内设置若干圆形障碍区,在传统的随机路点移动模型(RWPM)的基础上,引入快速扩展随机树(RRT)算法来探测障碍物,找到一条通往终点的路径.首先介绍了RWPM模型的运行原理,并分析了将它运用在障碍环境下的缺陷,接着对RRT算法进行详细阐述,然后通过Mat-lab仿真工具,将改进后的移动模型与传统的RWPM模型应用在两种不同的障碍物场景中,分析其节点概率分布情况.结果显示,改进后的移动模型不仅能更好地适应现实中多障碍物存在的情况,还具有更优的概率分布.
关键词：随机路点移动模型移动自组网快速扩展随机树算法节点概率分布
分类号：TP3(计算技术、计算机技术)
资助基金：江苏省科技重点及面上项目(BE2018393)苏州市重点产业技术创新项目(SYG201826)
论文发表日期：2022-01-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 80-84 )
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