审稿意见

一、稿件基本信息

标题：LRRT：一种改进RRT的移动机器人路径规划算法

作者：董朋林，陈久朋，高文奇，伞红军

单位：昆明理工大学机电工程学院，云南省先进装备智能制造技术重点实验室

二、稿件质量评价

研究背景与意义

本文提出了一种改进的RRT（Rapidly-Exploring Random Trees）算法——LRRT（Limited Range Rapidly-Exploring Random Trees），旨在解决传统RRT算法在较大场景下内存占用大、计算时间长的问题。这一研究对于提高移动机器人路径规划的效率和效果具有重要意义，选题具有创新性和实际应用价值。

研究内容与方法

文章详细阐述了LRRT算法的原理和实现步骤，包括拟病毒算法的应用、采样区间的限制以及死锁检测机制等。通过在不同尺寸的二维栅格地图中进行仿真验证，并与传统RRT算法进行对比，证明了LRRT算法在减少计算量、提高寻路速度、缩短路径长度以及平滑路径等方面的优越性。此外，还通过Turtlebot2移动机器人实验进一步验证了算法的有效性。

实验设计与结果分析

实验设计合理，涵盖了不同尺寸的地图环境，并对实验结果进行了详细的数据统计和分析。仿真数据和实验结果表明，LRRT算法在各项指标上均优于传统RRT算法，验证了算法的可行性和优越性。

结论与讨论

 结论明确，讨论深入。文章总结了LRRT算法的主要贡献和优势，并对未来研究方向进行了展望。同时，也指出了算法存在的局限性和可能的改进方向。

三、优点

算法创新性强：提出的LRRT算法在传统RRT算法的基础上进行了有效的改进，通过限制采样区间和引入拟病毒算法，显著提高了路径规划的效率和质量。

实验验证充分：文章通过大量的仿真实验和机器人实验，全面验证了LRRT算法的有效性，实验设计合理，数据详实。

论述清晰明了：文章结构清晰，逻辑性强，论述过程详细且易于理解。

四、不足与建议

文献综述不全面：虽然文章提到了一些相关算法，但文献综述部分较为薄弱，未能全面梳理和总结路径规划算法领域的研究现状和发展趋势。建议增加对国内外相关文献的综述，以突出LRRT算法的创新性和优势。

算法复杂度分析不足：文章未对LRRT算法的时间复杂度和空间复杂度进行详细分析，这对于评估算法的实际应用性能具有重要意义。建议增加算法复杂度分析部分，以便读者更好地了解算法的性能特点。

实际应用场景有限：虽然文章通过Turtlebot2机器人实验验证了LRRT算法的有效性，但实际应用场景较为单一。建议考虑在更多类型的移动机器人和复杂环境中进行测试，以进一步验证算法的普适性和鲁棒性。

图表制作需优化：部分图表的信息展示不够直观，标注不够清晰。建议优化图表的布局和标注方式，提高图表的可读性和信息传达效率。

五、总体评价

本文提出的LRRT算法在移动机器人路径规划领域具有创新性和实用性，实验设计合理且验证充分。然而，在文献综述、算法复杂度分析以及实际应用场景拓展等方面仍有改进空间。希望作者能够根据审稿意见认真修改和完善稿件，并尽快提交修改稿以供终审。

六、审稿意见总结

接受发表：在作者按照审稿意见进行修改和完善后，本文符合《机械设计》期刊的发表要求，建议接受发表。

修改建议：

加强文献综述部分，全面梳理和总结路径规划算法领域的研究现状和发展趋势。

增加算法复杂度分析部分，详细分析LRRT算法的时间复杂度和空间复杂度。

拓展实际应用场景测试范围，在更多类型的移动机器人和复杂环境中进行测试。

优化图表布局和标注方式，提高图表的可读性和信息传达效率。