-
题名改进A-star算法融合提升DWA算法的路径规划
- 1
-
-
作者
倪建云
张凤杰
尚红志
谷海青
曹稳军
-
机构
天津理工大学电气工程与自动化学院
-
出处
《陕西师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第6期32-40,共9页
-
基金
天津市自然科学基金(18JCYBJC87700)
天津市教学研究重点项目(A231006002)。
-
文摘
针对移动机器人路径规划对路径长度最短以及平滑度的性能要求,提出一种改进A-star算法融合提升动态窗口法(dynamic window approach,DWA)求解机器人动态路径规划问题的方法。设计了A-star算法新的启发函数,并对其进行动态权重分配,增加新的评估函数,实现了全局规划路径最短,减少了规划路径的拐点和冗余节点。针对DWA算法,设计了静态障碍物和动态障碍物距离函数,增添路径偏差距离函数,并以全局路径进行指导,使DWA算法规划的路径贴合全局路径,能够及时躲避未知障碍物和动态障碍物,为全局最优路径。仿真结果表明:复杂环境下,改进的A-star算法相比传统算法在路径长度上缩短34.4%,拐点减少53.5%。
-
关键词
路径规划
A-STAR算法
动态权重
动态窗口法
复杂环境
-
Keywords
path planning
A-star algorithm
dynamic weight
dynamic window approach
complex environment
-
分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
