基于节点分类的改进型C-RRT*算法在机器人路径规划中的高效优化研究

针对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C-RRT算法，通过反向回溯父节点选择、顺序重布线及随机偏移采样策略，在大障碍和复杂环境中将初始解计算时间降低53.15%-63.08%，最优路径成本减少6.00%-11.74%，显著提升机器人路径规划效率。

　　

在机器人自主导航领域，路径规划技术直接关系到操作安全性与效率。尽管基于快速扩展随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）的算法因其概率完备性被广泛应用，但传统RRT*算法存在初始解成本过高、收敛速度慢等瓶颈。尤其在高密度障碍或狭窄通道环境中，现有方法常因无序的三角不等式优化和冗余计算导致效率低下。

大连理工大学工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室（State Key Laboratory of Structural Analysis, Optimization and CAE Software for Industrial Equipment）的Zhihua Xiong团队在《Expert Systems with Applications》发表研究，提出基于节点分类的Classified-RRT*（C-RRT*）算法。该研究创新性地将随机树节点按起始点-目标点连通性分类，通过单次回溯ChooseParent（父节点选择）和顺序Rewire（重布线）优化扩展过程，结合随机偏移采样提升障碍物周边节点生成效率。实验表明，该算法在汽车生产车间的大障碍与复杂环境中，使初始解计算时间最高减少63.08%，最优路径成本降低11.74%，同时获得次优解（1.05倍最优解）的耗时减少93.75%。

关键技术方法包括：1）基于节点连通性的分类体系；2）单次回溯ChooseParent流程；3）顺序执行Rewire操作；4）障碍物周边随机偏移采样策略。研究采用SLAM技术构建二维实验环境地图，通过对比RRT*、Q-RRT*等算法验证性能。

主要研究结果

1. 节点分类方法：将新节点x_new分为"连通起始点"与"连通目标点"两类，定制化处理流程使算法架构效率提升30%。
2. 反向回溯优化：通过单次回溯选择父节点，减少传统RRT*中无序连接的冗余计算，路径平滑度提高22%。
3. 顺序重布线：按节点生成顺序执行Rewire，避免大规模碰撞检测，计算复杂度从O(n²)降至O(n log n)。
4. 随机偏移采样：在障碍物边界引入高斯分布偏移量，使狭窄通道通过率提升41%，采样有效性提高35%。

结论与意义
该研究通过节点分类重构了RRT算法的底层架构，其定制化操作流程与有序优化策略突破了传统采样规划算法的效率瓶颈。尤其在大规模工业场景中，C-RRT显著降低了路径规划的计算负担，为移动机器人实时导航提供了新思路。研究团队指出，未来可结合神经网络引导采样分布，进一步适应动态环境需求。