RRT* path planning algorithm based on energy guidance and hierarchical optimization

CHEN Feixiang; MA Yuwen; LIU Xuzan; YANG Shuofei

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RRT* path planning algorithm based on energy guidance and hierarchical optimization

更新时间：2026-05-25

- RRT* path planning algorithm based on energy guidance and hierarchical optimization
- Journal of Mechanical Transmission Pages: 1-9(2026)
- 作者机构：
  
  中国农业大学工学院，北京 100083
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP242
- Received：23 March 2026，
  
  Revised：2026-04-28，
  
  Accepted：28 April 2026，
  
  Online First：25 May 2026，
- 稿件说明：
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陈飞翔，马于雯，刘旭赞，等.基于能量导引与分层优化的RRT*路径规划算法［J］.机械传动，XXXX，XX（XX）：1-9.

CHEN Feixiang，MA Yuwen，LIU Xuzan，et al.RRT* path planning algorithm based on energy guidance and hierarchical optimization［J］.Journal of Mechanical Transmission，XXXX，XX（XX）：1-9.
陈飞翔，马于雯，刘旭赞，等.基于能量导引与分层优化的RRT*路径规划算法［J］.机械传动，XXXX，XX（XX）：1-9. DOI：

CHEN Feixiang，MA Yuwen，LIU Xuzan，et al.RRT* path planning algorithm based on energy guidance and hierarchical optimization［J］.Journal of Mechanical Transmission，XXXX，XX（XX）：1-9. DOI：

摘要

目的

为解决传统快速扩展随机树星型（Rapidly-exploring Random Tree Star

RRT*）算法在复杂环境中存在的采样盲目性强、路径质量差等问题，提出一种结合双向能量隧道探测（Bidirectional Energy Tunnel Detection

BETD）与双目标分层优化（Dual-Objective Hierarchical Optimization

DOHO）的改进RRT*算法。

方法

所提算法采用三级递进式优化框架：在预处理阶段，通过BETD算法筛选高可达性的路径中间点，为后续扩展提供导向性节点；在路径规划阶段，基于上述中间点引导RRT*算法实现高效扩展；在后处理阶段，采用DOHO算法对初始路径进行长度与平滑度的双重优化。在Matlab软件中搭建二维与三维仿真环境进行性能验证。

结果

仿真结果表明，基于BETD的RRT*算法相较于RRT、RRT*、RRT-Connect及人工势场-RRT*算法，路径搜索时间缩短68.9%~91.5%，路径长度缩短6.2%~22.9%，扩展节点数仅占对比算法的14.4%~25.0%。对比传统RRT*算法，基于DOHO的RRT*算法的路径长度缩短7.13%，路径平滑度得到了显著改善。

Abstract

Objective

In order to address the issues of excessive sampling blindness and poor path quality faced by traditional rapidly-exploring random tree star （RRT*） algorithms in complex environments

an enhanced RRT* algorithm was proposed based on the bidirectional energy tunnel detection (BETD) and the dual-objective hierarchical optimization (DOHO).

Methods

A three-stage progressive optimization framework was employed in the proposed algorithm. During the pre-processing phase

path intermediate points with high accessibility were screened by the BETD algorithm

providing directional nodes for subsequent expansion. In the path planning phase

the RRT* was guided by these intermediate points to achieve efficient expansion. During the post-processing phase

the DOHO algorithm was employed to perform dual optimization of both path length and smoothness on the initial path. 2D and 3D simulation platforms were established in Matlab to validate the system performance.

Results

Simulation results indicate that the RRT* algorithm incorporating BETD reduces path search time by 68.9% to 91.5% and shortens path length by 6.2% to 22.9% compared to RRT

RRT*

RRT-Connect

and artificial potential field-RRT* algorithms. The number of expanded nodes accounts for merely 14.4% to 25.0% of those in the comparison algorithms. When compared to the traditional RRT* algorithm

the RRT* algorithm incorporating DOHO reduces path length by 7.13% and significantly improves path smoothness.

关键词

Keywords

references

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