阳光算法（改进版）：面向密集小障碍物复杂环境的路径规划方法与严谨的Ｏ（ｎ）时间复杂度证明

Ne0inhk

23 Mar 2026 — 12 min read

阳光算法是一种全新的基于采样的平面路径规划方法，该方法的主要思路是通过模仿阳光照射的自然现象搜索到采集地形或障碍物边缘的切点从而快速构建出可行性路径，非常适合于解决迷宫等复杂地形下的全局路径规划问题。该方法在简洁的同时拥有极高的搜索效率，其计算复杂度经证明也比现有的RRT系列算法更低，关于该方法的详细介绍可以参考https://blog.ZEEKLOG.net/seabiscuit1993/article/details/147731476，本文不再赘述。尽管阳光算法相较于传统路径规划方法具备显著优势，但其在部分环节仍存在严谨性与完备性方面的不足。本文针对传统的阳光算法中存在的问题做出了两个关键性改进，并通过进一步的分析和仿真实验对比，验证了所提改进方案的优越性和有效性。该改进算法已发表在如下期刊。

Yingjie Deng et al 2026 Meas. Sci. Technol. 37 096303，doi：10.1088/1361-6501/ae49b1

首先是地图搜索完备性的问题。阳光算法对于地图的探索主要通过

寻找地形或者障碍图的边缘切点，具体是通过模拟阳光照射的现象，以路径节点

为中心发射等角度间隔的太阳光线的方式来进行采样，之后对采样点进行筛选就可以获得符合条件的路径切点，如图1所示。这种采样方法对于连续不间断的地形或者障碍物边缘效果很好，但是对于密集小障碍物环境却很不理想，这是因为用于搜索的射线间的角度间隔固定，随着射线的逐渐延长，两条射线间的弧长也在逐渐增大，最终两个切点间的距离也会逐渐增加，如图2所示。这会直接导致密集环境中障碍物边缘切点的大量丢失，从而影响算法对于最短可行性路径的搜索。

图1 左图为360°照射采样，右图为切点采样

针对等角度间隔采样不足的问题，改进后的阳光算法提出了一种自适应采样补偿机制，可以有效解决采样点丢失。改进后的

函数的伪代码如图3所示。当阳光射线由点

以等角度间隔射出后，首先寻找两条射线间的最短弧长并将其设为

，以最短弧长

为基准，对于其他任意两条射线所对应的弧长

，如果存在关系

，那么就在这两条射线间的区域额外插入

条射线来将该区域平均划分为

份，如图4所示，其中

的定义式为

m=\max\left \{ 1, round\left ( \frac{\min\left \{ L,L_{pre} \right \}*\pi*\theta_{step}}{180*arc} \right ) \right \}

图2 密集小障碍物环境中的切点采样图

有些读者可能会有这样的问题，难道不可以通过减小太阳射线间的角度间隔来提高在小障碍物密集区域的采样点数量吗？这种思路其实是可行的，然而一般的搜索地图中不仅存在小障碍物密集区域，还存在具有连续不间断边缘的大型障碍物，在这种情况下较小的角度间隔反而会生成大量的冗余节点，降低采样进行的效率，因此自适应采样补偿机制本质上是一种角度间隔的自适应调整。