改进RRT*算法的无人车全局路径规划研究

来源：计算机工程与应用杂志2025年第18期北京时间：

作者：但远宏, 黄彬彬, 冯广旭

单位：重庆理工大学 计算机科学与工程学院，重庆 400054

摘要：针对RRT*算法在无人车全局路径规划中存在节点扩展效率低、搜索范围大以及路径曲折等问题，提出了一种基于自适应偏置采样与启发式多候选扩展节点的变步长RRT*算法。该算法通过偏置公式自适应调整采样点向目标点方向，提高扩展质量；在扩展阶段选取多个候选节点，动态调整步长并结合实际与潜在代价筛选最优扩展节点，增强环境适应性；生成初步路径后，利用启发式代价最大的路径节点状态引导采样，加速路径收敛；采用视线检查的双向寻优和插值B样条方法对路径进行后处理，提升路径平滑度。仿真实验结果表明，对比同类型其他算法，改进算法在路径规划效率、路径代价以及平滑度方面具有显著优势，为无人车快速获取无碰撞且平滑的全局最优路径提供了可靠保障。

关键词：无人车,全局路径规划,RRT*算法,偏置采样,启发式扩展,变步长