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融合简化可视图和A^(*)算法的矿用车辆全局路径规划算法 被引量:1
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作者 张传伟 芦思颜 +5 位作者 秦沛霖 周睿 赵瑞祺 杨佳佳 张天乐 赵聪 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第10期12-20,共9页
针对矿用车辆在狭窄、弯曲及有未知障碍物的井下巷道中的路径规划效率低的问题,提出了一种融合简化可视图(SVG)和A^(*)算法的全局路径规划算法DVGA^(*)。在构建真实环境点云地图基础上,连接车辆在不同视点下的可视切点,动态生成SVG;将... 针对矿用车辆在狭窄、弯曲及有未知障碍物的井下巷道中的路径规划效率低的问题,提出了一种融合简化可视图(SVG)和A^(*)算法的全局路径规划算法DVGA^(*)。在构建真实环境点云地图基础上,连接车辆在不同视点下的可视切点,动态生成SVG;将可视切点依次存入OPEN表作为节点,根据A^(*)算法估价函数选取路径最短情况下的节点加入CLOSED表,得到最优路径点并存储路径,同时删除OPEN表中的其余节点,循环此过程,直到OPEN表中出现终点;最后利用路径平滑算法进一步减少路径节点数量,从而提高路径规划效率。实验结果表明,与完整可视图+A^(*)算法、SVG+A^(*)算法及SVGCA^(*)算法对比,DVGA^(*)算法对复杂长距离路径的规划时间最短,平均路径长度分别缩短了10.79%,6.26%和2.86%,具有更强的适应性和更高的规划成功率。井下试验结果表明:在巷道宽度变换区域和躲避静态障碍物时,相比SVGCA^(*)算法,DVGA^(*)算法规划的路径更加平滑;躲避动态障碍物时,DVGA^(*)算法能够及时进行路径纠正,保证了路径规划的时效性和稳定性;在复杂多变的巷道环境中,DVGA^(*)算法的规划时间和路径长度相比SVGCA^(*)算法分别减少了11.51%和1.54%,具有更高的环境适应性和稳定性。 展开更多
关键词 井下无人驾驶 全局路径规划 简化可视图 A^(*)算法 路径平滑
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