审稿意见

文章标题：基于改进RRT算法的靶弹路径规划方法

 
审稿意见：

一、文章总体评价

本文提出了一种基于人工势场法的快速扩展随机树（RRT）算法，用于靶弹路径规划，旨在解决传统RRT算法在收敛速度、路径选取曲折度及精度方面的不足。文章结构清晰，逻辑严谨，方法创新，具有较高的学术价值和实际应用前景。

二、研究背景与意义

背景明确：文章详细阐述了靶弹路径规划的重要性及其面临的挑战，如障碍物避障、路径优化等，为研究提供了明确的背景。
意义重大：提出基于人工势场法的改进RRT算法，对于提高靶弹路径规划的效率、精度和安全性具有重要意义，有助于推动靶弹技术的发展和应用。
三、内容与方法

内容全面：文章系统介绍了传统RRT算法的基本原理和存在的问题，进而提出了基于人工势场法的改进算法，详细阐述了改进算法的实现步骤和优势。
方法创新：通过引入人工势场法对RRT算法进行改进，既保留了RRT算法快速搜索的优势，又克服了其路径选取曲折、精度不足的问题，同时避免了人工势场法易陷入局部极小值的缺点，方法创新性强。
四、实验与结果

实验设计合理：文章通过二维环境下的仿真实验，对改进RRT算法进行了验证，实验设计合理，能够有效评估算法的性能。
结果可信：实验结果表明，改进RRT算法在规划时间、路径平滑度和路径长度方面均优于传统RRT算法，验证了算法的有效性和优越性。
五、存在的问题与建议

算法复杂度分析不足：文章在介绍改进算法时，未对算法的复杂度进行详细分析，建议补充算法的时间复杂度和空间复杂度分析，以便读者更全面地了解算法的性能。
实际应用场景讨论欠缺：文章主要聚焦于算法本身的改进和验证，对于改进算法在实际靶弹路径规划中的应用场景和效果讨论不足。建议作者增加对实际应用场景的探讨，以及算法在不同场景下的适应性和性能分析。
对比实验不够充分：虽然文章与A*算法和蚁群算法进行了对比，但对比实验不够充分，建议增加与其他先进路径规划算法的对比，以更全面地展示改进算法的优势。
六、总体评价

本文提出了一种基于人工势场法的改进RRT算法，用于靶弹路径规划，方法创新性强，实验验证有效，具有较高的学术价值和实际应用前景。然而，在算法复杂度分析、实际应用场景讨论和对比实验方面还有提升空间。建议作者在修改时充分考虑上述建议，以提高文章的整体质量。该研究对于推动靶弹路径规划技术的发展和应用具有重要意义。