基于空间压缩与方向引导的RRT算法优化及其在测量机器人路径规划中的应用

本文推荐一篇创新性研究论文，作者提出空间压缩与方向引导快速探索随机树(SC_DG RRT)算法，通过圆柱/超椭球模型压缩搜索空间，结合节点回溯策略和步长优化，显著提升测量机器人路径规划效率。实验表明该算法路径长度(APL)较DG_RRT降低11.4%，标准差(SD)减少74.3%，在动态权重调整和曲线拟合(Bezier)方面展现优越性，为工业检测、农业勘测等场景提供高稳定性解决方案。

　　

Highlight
SC_DG RRT方法包含测量场景初始化、障碍物检测、空间压缩和后端优化。通过精炼搜索空间和增强方向引导，显著提升不同障碍密度环境下的路径质量和探索效率。图1展示了测量场景初始化流程，包括机器人建模及起点/目标点配置。

Experiments and numerical analysis
本节验证所提方法在保留计算效率关键信息的同时，能有效适应多样化场景。通过对比DG_RRT算法及其变体(SC-DG RRT)的性能，评估二者在计算效率和求解质量方面的表现。

Discussion
为验证方法优越性，实验环境包含二维和三维场景，对比方法涉及DG_RRT、RRT、深度Q网络(DQN)、批量知情树(BIT?)和多目标动态RRT?(MOD_RRT?)。DG_RRT作为SC_DG RRT的基础采样范式，清晰展示了性能指标的提升；而Q学习(QL)的Q表策略为渐进式学习框架提供了路径选择依据。

Conclusion
提升路径质量稳定性是核心优化目标。本文提出的空间压缩方向引导RRT方法，通过圆柱/超椭球模型实现空间压缩优化和节点回溯搜索，结合步长调整计算与功能系数(FC)迭代优化，最终生成符合机器人运动约束的平滑离散路径。