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Zonal RL-RRT: RL-RRT Path Planning Integrating Collision Probability and Zone Connectivity
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内容提要
本文提出了一种新的路径规划算法Zonal RL-RRT，结合kd树分区和Q学习，旨在提高高维空间中的时间效率与成功率。该算法在森林状地图中实现了比基本采样方法快3倍的速度，并在多种环境中表现出比启发式方法优越1.5倍的性能，展示了其适应不同环境的潜力。
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关键要点
- 提出了一种新的路径规划算法Zonal RL-RRT，结合kd树分区和Q学习。
- 该算法在高维空间中提高了时间效率和成功率。
- 在森林状地图中，Zonal RL-RRT的速度比基本采样方法快3倍。
- 在多种环境中，该算法的性能比启发式方法优越1.5倍。
- 展示了Zonal RL-RRT在不同环境中的适应潜力。
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