一种基于RRT算法融合人工势场法改进的路径规划方法

本发明属于自动导引车路径规划技术领域，公开了一种基于RRT算法融合人工势场法改进的路径规划方法，包括：1)构建状态空间，提取障碍物边缘并离散化为采样点；2)建立引力场(目标点方向动态调节)与斥力场(障碍物采样点叠加)的双场协同模型，通过权重比α/β平衡探索与避障；3)基于轮盘赌选择法和自适应步长生成路径节点，提升搜索效率；4)采用贪婪搜索策略结合三角不等式迭代优化路径，剔除冗余节点并验证安全性。本发明有效改进RRT算法在随机扩展树扩展中的大量冗余探索，缩短规划路径的长度，避免因传统人工势场算法下虚拟合力与障碍物冲突而导致目标点不可达问题。