基于节点分类的Classified-RRT*算法：提升机器人路径规划性能与收敛速度的创新方法

为解决RRT算法初始解质量差、收敛速度慢的问题，研究人员提出基于节点分类的Classified-RRT（C-RRT*）算法，通过定制化节点处理流程、单回溯父节点选择（ChooseParent）和顺序重布线（Rewire）优化随机树扩展，结合随机偏移采样提升障碍物周边采样效率。实验表明，该算法在复杂环境中初始解计算时间减少53.15%-93.75%，最优路径成本降低6.00%-11.74%，显著提升机器人路径规划的实用性和效率。

　　

在机器人自主导航领域，快速探索随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）算法因其概率完备性和高维空间适应性成为主流路径规划方法。然而，其优化版本RRT虽具备渐进最优性，却面临初始解成本过高、收敛速度缓慢的瓶颈。传统改进策略如智能采样（RRT-Smart）和椭圆采样（Informed-RRT*）虽部分缓解问题，但未突破节点处理同质化的框架限制，且三角不等式优化（如Q-RRT*）存在计算冗余和局部陷阱风险。

针对上述挑战，大连理工大学（Dalian University of Technology）的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表研究，提出Classified-RRT*（C-RRT*）算法。该研究创新性地将节点按起始点-目标点连通性分类，设计差异化处理流程，结合单回溯ChooseParent和顺序Rewire优化随机树架构，并引入随机偏移采样改善障碍物周边节点分布。关键技术包括：1）基于连通性的节点分类体系；2）单次回溯的父节点选择策略；3）顺序执行的Rewire流程；4）障碍物边界随机偏移采样方法。

节点分类：通过分析新节点x_new与x_start/x_goal的拓扑关系，将其分为"关键节点"和"非关键节点"，分别采用定制化的ChooseParent与Rewire操作，减少冗余计算。

随机树扩展优化：采用从x_new向根节点单向回溯的ChooseParent策略，避免无序祖先节点遍历；设计按路径成本升序执行的Rewire序列，优先优化高价值分支。

障碍物采样改进：在传统均匀采样基础上，对障碍物边界点施加随机偏移量，生成更贴近实际几何特征的候选节点，提升跨越狭窄通道的成功率。

实验数据表明，在汽车生产车间的大型障碍（53.15%初始解时间缩减）和密集障碍环境（93.75%次优解计算效率提升）中，C-RRT*显著优于对比算法。其最优解路径成本降低6.00%-11.74%，且三角形不等式优化带来的路径平滑效果减少了后续Bezier曲线后处理的工作量。

该研究的核心突破在于首次将节点分类思想引入RRT*框架，通过差异化处理打破传统算法的同质化流程。其单回溯ChooseParent和顺序Rewire策略在保证渐进最优性的同时，将计算复杂度从O(n²)降至O(n log n)。实际应用中，该算法可显著提升工业机器人（如焊接机械臂、AGV导航系统）在复杂环境下的实时响应能力，为智能制造提供关键技术支撑。研究团队在讨论部分指出，未来可结合神经网络（如HybridVLA模型）实现动态环境下的自适应参数调整，进一步拓展算法泛化能力。