为解决传统A^(*)寻路算法在搜索过程中会产生大量冗余节点,导致算法整体搜索效率低,运算内存消耗大等问题,从A^(*)算法的两个重要决策点出发,改进算法的代价评估函数与邻节点搜索策略,提出一种改进融合算法。首先,采用向量叉积与尺度平...为解决传统A^(*)寻路算法在搜索过程中会产生大量冗余节点,导致算法整体搜索效率低,运算内存消耗大等问题,从A^(*)算法的两个重要决策点出发,改进算法的代价评估函数与邻节点搜索策略,提出一种改进融合算法。首先,采用向量叉积与尺度平衡因子相结合的方法优化传统A^(*)算法的启发函数,减少A^(*)算法寻路过程中在最优路径周围产生的具有相同代价值的冗余节点,减少了对称路径的搜索;其次,融合跳点搜索(Jump point search, JPS)策略,通过逻辑判断实现路径的变步长跳跃搜索,避免了A^(*)算法逐层搜索效率低的弊端。在不同尺寸的栅格地图中进行仿真分析,发现改进融合算法相比于传统A^(*)算法,在路径长度基本相等的情况下,节点搜索数量约减少95%,且与传统JPS寻路算法相比,有效过滤了路径周围复杂形状障碍物产生的大量冗余跳点。最后,将改进融合算法应用于ROS移动机器人并进行对比实验以验证算法的可行性。实验结果表明:改进融合算法在获得高效安全的路径基础上,搜索效率相比于A^(*)算法可提高约94%。展开更多
文摘高速列车在隧道内卫星信号缺失,仅依靠由微机电(micro-electromechanical systems,MEMS)器件构成的惯性导航系统(inertial navigation system,INS)误差较大。针对这一问题,在不增加额外传感器的情况下,提出一种利用考虑微惯性测量单元(micro inertial measurement unit,MIMU)在列车上安装角的运动约束来抑制INS误差(consider the installation angles for motion constraints to suppress INS error,CIAMC-INS)的方法。该方法在考虑MIMU安装角的基础上建立运动约束模型;分析转弯对运动约束模型的影响,得到运动约束使用条件;在卫星信号良好且满足运动约束使用条件时估计安装角;将估计得到的安装角应用于运动约束抑制纯惯性导航系统(pure inertial navigation system,P-INS)误差,以提高列车隧道内导航精度。在真实隧道环境和人为断开卫星信号情况下均进行了车载导航试验。试验结果表明,采用CIAMC-INS方法列车在隧道内的定位精度得到明显提高,相比P-INS和传统的不考虑安装角的运动约束抑制惯导(traditional motion constraints suppress INS error,TMC-INS)方法,水平定位精度分别提高85%和42%以上,验证了该方法的有效性。
文摘为解决传统A^(*)寻路算法在搜索过程中会产生大量冗余节点,导致算法整体搜索效率低,运算内存消耗大等问题,从A^(*)算法的两个重要决策点出发,改进算法的代价评估函数与邻节点搜索策略,提出一种改进融合算法。首先,采用向量叉积与尺度平衡因子相结合的方法优化传统A^(*)算法的启发函数,减少A^(*)算法寻路过程中在最优路径周围产生的具有相同代价值的冗余节点,减少了对称路径的搜索;其次,融合跳点搜索(Jump point search, JPS)策略,通过逻辑判断实现路径的变步长跳跃搜索,避免了A^(*)算法逐层搜索效率低的弊端。在不同尺寸的栅格地图中进行仿真分析,发现改进融合算法相比于传统A^(*)算法,在路径长度基本相等的情况下,节点搜索数量约减少95%,且与传统JPS寻路算法相比,有效过滤了路径周围复杂形状障碍物产生的大量冗余跳点。最后,将改进融合算法应用于ROS移动机器人并进行对比实验以验证算法的可行性。实验结果表明:改进融合算法在获得高效安全的路径基础上,搜索效率相比于A^(*)算法可提高约94%。
