रोबोट पथ योजना के लिए एक बहु-रणनीति सुधारित RRT एल्गोरिदम

परंपरागत तेजी से खोजने वाले रैंडम ट्री (RRT) एल्गोरिदम की सीमाओं को संबोधित करने के लिए, जिसमें अधिशेष खोज, घनी वातावरण में सीमित अनुकूलीता, बाधा की अपर्याप्त निकासी, और खराब पथ चिकनाई शामिल हैं, यह पत्र रोबोट पथ योजना के लिए एक एकीकृत बहु-रणनीति सुधारित RRT ढांचा प्रस्तावित करता है। प्रस्तावित विधि KD-ट्री त्वरित निकटतम-पड़ोसी खोज, अनुकूली कदम-आकार समायोजन, सुरक्षा-सीमा आधारित टकराव जांच, सीधे लक्ष्य-संयोग, सुरक्षा-मान्य संक्षिप्त कटाव, और स्पलाइन-आधारित पथ चिकनाई को मिलाती है। चार प्रतिनिधि परिदृश्यों में तुलनात्मक प्रयोग किए गए, जिसमें साधारणSparse, जटिल घनी, संकीर्ण-मार्ग, और अत्यधिक अव्यवस्थित वातावरण शामिल हैं। पारंपरिक RRT, RRT*, RRT-Connect, और प्रस्तावित विधि का मूल्यांकन प्रत्येक परिदृश्य में 30 स्वतंत्र दौड़ों के माध्यम से किया गया। परिणाम दर्शाते हैं कि सभी एल्गोरिदम ने परीक्षण किए गए परिदृश्यों में 100% सफलता दर हासिल की। RRT* ने लगभग-optimal paths बनाए लेकिन इसके लिए काफी अधिक योजना समय और बहुत बड़े खोज वृक्ष की आवश्यकता थी, जबकि RRT-Connect ने सबसे कम योजना समय प्राप्त किया लेकिन अपेक्षाकृत कम बाधा निकासी प्रदान की। इसके विपरीत, प्रस्तावित विधि ने पथ की लंबाई, वृक्ष संकुचन, बाधा निकासी, ज्यामितीय चिकनाई, और गणनात्मक दक्षता के बीच बेहतर संतुलन प्राप्त किया। एब्लेशन प्रयोगों ने प्रत्येक मॉड्यूल के योगदान की पुष्टि की, और पैरामीटर संवेदनशीलता विश्लेषण ने संतुलन कारक, सुरक्षा मार्जिन, और स्पलाइन नमूना संख्या के प्रभाव को प्रदर्शित किया। प्रस्तावित ढांचा स्थिर दो-आयामी वातावरण के लिए एक व्यावहारिक और हल्का पथ-योजना समाधान प्रदान करता है।