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A Global Path Planning Algorithm for Mobile Robot in Cluttered Environments with an Improved Initial Cost Solution and Convergence Rate

运动规划 趋同(经济学) 移动机器人 随机树 路径(计算) 数学优化 快速行进算法 采样(信号处理) 启发式 计算机科学 算法 收敛速度 钥匙(锁) 机器人 数学
作者
Sivasankar Ganesan,Senthil Kumar Natarajan,Jeevaanand Srinivasan
出处
期刊:Arabian journal for science and engineering [Springer Science+Business Media]
被引量:1
标识
DOI:10.1007/s13369-021-06452-3
摘要

Sampling-based path planning algorithms are popularly used in autonomous mobile robot navigation applications. Optimal Rapidly exploring Random Trees (RRT*) is one of the well-known sampling-based single-query path planning algorithms and it is asymptotically optimal, but its convergence is slow. To address the slow convergence problem of the RRT* algorithm, this paper proposes a directional RRT* algorithm called D-RRT*. The key idea of D-RRT* is to reduce the sampling space. This is achieved in this proposed work by focusing on the direction of the goal from the starting configuration through a simple elliptical heuristic formed between them. The proposed methodology is validated in two different cluttered 2D environments and compared with existing algorithms. The proposed D-RRT* path planning algorithm outperforms the RRT* in three performance measures: the initial cost solution, convergence time, and the number of nodes visited. The convergence rate of the proposed D-RRT* is improved over RRT* by 8.5% and 14.7% in the two cluttered environments considered. Also, the proposed D-RRT* algorithm is validated in a real-time environment using the TurtleBot3 robot.
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