Tube RRT*: Efficient Homotopic Path Planning for Swarm Robotics Passing-Through Large-Scale Obstacle Environments

障碍物 机器人学 群机器人 比例(比率) 人工智能 运动规划 群体行为 路径(计算) 避障 管(容器) 计算机科学 机器人 工程类 机械工程 地理 移动机器人 地图学 操作系统 考古
作者
Pengda Mao,Shuli Lv,Quan Quan
出处
期刊:IEEE robotics and automation letters 卷期号:: 1-8
标识
DOI:10.1109/lra.2025.3531151
摘要

Recently, the concept of homotopic trajectory planning has emerged as a novel solution to navigation in largescale obstacle environments for swarm robotics, offering a wide ranging of applications.However, it lacks an efficient homotopic path planning method in large-scale obstacle environments.This paper introduces Tube RRT*, an innovative homotopic path planning method that builds upon and improves the Rapidly-exploring Random Tree (RRT) algorithm.Tube RRT* is specifically designed to generate homotopic paths, strategically considering gap volume and path length to mitigate swarm congestion and ensure agile navigation.Through comprehensive simulations and experiments, the effectiveness of Tube RRT* is validated.
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