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为了解决快速扩展随机树（RRT）在障碍物密集、通道狭窄的环境中收敛速度缓慢、采样节点密集、路径曲折复杂等问题，围绕RRT的一种常见的变体算法RRI*，设计了一种由人工势场（APF）引导RRT*进行路径规划的方法。首先，使用涡流约束向外发散的斥力场，沿着切向梯度方向形成涡流场，并利用涡流人工势场（VAPF）在RRⅣ*偏向区域中引导采样节点进行偏向采样，以减少执行时间，加快收敛速度;同时，利用节点拒绝技术去除高成本节点和无效节点，生成节点更为集中的轨迹树，降低内存需求;最后，通过修剪路径中的多余节点，并利用涡流势场的特性对路径进行平湑处理，达到路径优仳的效果。考虑到RRT类算法具有概率随机性，对RRT算法、改进RRI*算法和ⅥAPF-RRI*算法分别进行了32次对比实验。仿真结果表明，提出的VAPFRRT*算法明显降低了迭代次数，以更少的采样节点和执行时间收敛到更短更平滑的路径，提高了内存利用率加快了收敛速度。
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