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

针对传统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。通过创新性设计反向回溯父节点选择、顺序重布线等机制，结合障碍物周边随机偏移采样方法，在汽车生产车间实验环境中实现初始解计算时间降低63.08%、最优路径成本减少11.74%的显著突破，为复杂工业场景下的机器人运动规划提供新思路。

　　

在机器人自主运动领域，路径规划技术始终是决定作业效率和安全性的核心挑战。随着工业4.0时代的到来，汽车制造等复杂场景对移动机器人的运动规划提出了更高要求——不仅需要快速生成可行路径，更需保证路径质量的最优化。然而，当前主流的快速扩展随机树算法(RRT*)虽然具有概率完备性优势，却长期面临初始解质量差、收敛速度慢的瓶颈问题。传统改进方法如Informed-RRT和Q-RRT等，或依赖参数敏感的人工势场，或存在计算冗余度高的问题，难以在障碍密集的工业场景中实现稳定高效的路径规划。

针对这一技术痛点，大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表了创新性研究成果。该研究提出基于节点分类的Classified-RRT*(C-RRT*)算法，通过建立节点连通性特征分类体系，结合三项关键技术突破：1）基于起始点-目标点连通分析的节点分类方法；2）单次回溯父节点选择(ChooseParent)与顺序重布线(Rewire)的协同优化机制；3）障碍物周边随机偏移采样策略。研究团队在汽车生产车间典型环境中构建了大障碍物和密集障碍物两种实验场景，采用SLAM技术建立二维环境地图进行验证。

节点分类方法
通过分析新采样节点x_new与起始点x_start、目标点x_goal的拓扑关系，将节点划分为关键连接节点、潜在优化节点和探索节点三类。实验数据显示，这种分类策略使算法架构效率提升40%以上。

随机树扩展优化
创新的单次回溯ChooseParent流程从x_new向根节点方向逐层筛选最优父节点，结合顺序Rewire的级联优化效应，在保持三角形不等式优势的同时，将重布线计算量减少62%。在密集障碍环境中，该机制使初始路径长度缩短15.3%。

随机偏移采样
针对传统均匀采样在障碍物周边效率低下的问题，提出的动态偏移方法通过概率扰动生成偏向障碍物边界的采样点。测试表明，该方法使狭窄通道区域的采样有效性提升2.8倍。

研究结果表明，相较于RRT*、Informed-RRT等对比算法，C-RRT在大障碍物环境中将初始解计算时间降低53.15%，在密集障碍环境中进一步优化至63.08%。更值得注意的是，获取次优解（1.05倍最优解）的计算时间降幅高达93.75%，且最优解路径成本平均降低11.74%。这些突破性进展主要源于节点分类带来的架构优化，以及顺序Rewire过程产生的"路径拉直效应"。

该研究的创新价值体现在三个方面：首先，节点分类思想突破了传统RRT*算法对采样节点"一视同仁"的处理模式，为算法架构设计提供新范式；其次，顺序优化机制解决了三角形不等式方法在大规模节点时的计算爆炸问题；最后，随机偏移采样实现了环境自适应探索能力。这些技术进步不仅为工业机器人路径规划提供了实用解决方案，其方法论对强化学习、自动驾驶等领域的运动规划研究也具有借鉴意义。未来研究可进一步探索节点分类标准与动态环境的自适应匹配机制，以及在三维空间中的扩展应用。