由于传统快速扩展随机树的改进算法（RRT*）在处理自主式水下机器人三维路径规划问题时存在算法收敛速度慢、规划出的路径不平滑等问题，提出一种改进型NT-RRT*算法（正态采样、三角裁剪的快速扩展随机树改进算法），利用正态分布的空间采样策略来代替RRT*算法中的全局均匀随机采样，用来提高算法的收敛速度。此外，引入基于三角不等式的几何修剪算法，减少了随机树扩展过程中的节点和路径长度。在有地形障碍物和漂浮障碍物的三维水下环境进行仿真，仿真结果表明，改进后的算法在随机扩展中的节点数减少为原来的15%，算法规划时间缩短为原来的20%，规划出的路线长度约为原来的一半并且路径光滑、曲折性小，说明改进后的NT-RRT*算法在收敛速度和路径长度上明显优于RRT*算法。
0 引言
自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）能够按照需求探测水下环境并自主完成作业任务。路径规划技术是自主水下机器人关键技术之一，指为到达某个目标或完