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基于改进混合A^(*)算法在动态环境中的快速路径规划
1
作者 谭光兴 黄磊昌 李明泽 《现代电子技术》 北大核心 2025年第19期136-142,共7页
为了提高阿克曼底盘无人车的路径规划效率以及在路径跟踪过程中的局部路径规划和避障能力,并降低路径重规划的时间,文中提出一种基于改进混合A^(*)算法的路径规划方法。首先,通过障碍物K-D树得到当前位置特定范围内的障碍物距离和密度状... 为了提高阿克曼底盘无人车的路径规划效率以及在路径跟踪过程中的局部路径规划和避障能力,并降低路径重规划的时间,文中提出一种基于改进混合A^(*)算法的路径规划方法。首先,通过障碍物K-D树得到当前位置特定范围内的障碍物距离和密度状态,根据该状态计算混合A^(*)算法的动态扩展步长和转向角度离散值,提高节点扩展的效率;其次,通过反向路径规划,实现前次搜索节点数据的复用,将数据处理后作为局部路径规划的初始数据,减少节点扩展数量;最后,使用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理。仿真实验结果表明:改进后的算法在全局路径规划和局部路径规划中有效减少了扩展节点数和运行时间,无人车能够实现在动态环境中快速进行局部路径规划和避障。 展开更多
关键词 动态节点扩展 反向路径规划 扩展列表复用 局部路径规划 动态避障 改进混合A^(*)算法
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融合A^(*)与DWA算法的移动机器人动态避障研究 被引量：2
2
作者 鲁志 刘莹煌 +1 位作者 张绪坤 侯睿 《电子测量技术》 北大核心 2025年第8期34-45,共12页
针对传统A^(*)算法在路径规划时存在搜索效率低、穿插障碍物、路径不平滑、无法规避未知障碍物等问题,提出了一种改进A^(*)算法与改进DWA算法相融合的移动机器人动态避障方法。在改进A^(*)算法中,引入全局障碍物占比率,在启发函数中增... 针对传统A^(*)算法在路径规划时存在搜索效率低、穿插障碍物、路径不平滑、无法规避未知障碍物等问题,提出了一种改进A^(*)算法与改进DWA算法相融合的移动机器人动态避障方法。在改进A^(*)算法中,引入全局障碍物占比率,在启发函数中增加动态权重系数,优化搜索领域,设定安全距离去除冗余节点,并加入三阶贝塞尔曲线对路径进行平滑处理,同时在DWA算法中加入目标点代价子函数,并动态调整代价函数系数,最后将改进A^(*)算法与改进DWA算法进行融合,实现移动机器人的动态避障。仿真实验结果显示,在不同环境中,本文改进A^(*)算法与传统A^(*)算法以及其他改进A^(*)算法相比,路径长度分别平均缩短了5.14%和1.01%,搜索节点分别减少了57.05%和36.59%,规划时间分别减少了34.39%和8.49%;本文改进融合算法与传统融合算法以及其他融合算法相比,路径长度分别平均缩短了19.89%和1.82%,规划时间分别平均减少了53.66%和13.01%。证明了本文所提出的改进融合算法有效缩短了规划的路径长度与时间,能够在复杂的动态环境下实现实时避障,满足移动机器人行驶过程中的高效性和安全性。 展开更多
关键词 A^(*)算法 DWA算法 移动机器人 动态避障
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融合改进A^(*)算法与动态窗口法的机器人路径规划 被引量：1
3
作者 滕景佳 毛建中 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第3期496-504,共9页
针对传统A*算法在大规模复杂环境下存在搜索效率低、生成路径冗余点多且避障性能差的问题,本文提出一种融合改进A*与动态窗口法的机器人路径规划算法。针对传统A*算法搜索效率较低的问题,引入双向搜索机制,减少搜索节点,改进评价函数,... 针对传统A*算法在大规模复杂环境下存在搜索效率低、生成路径冗余点多且避障性能差的问题,本文提出一种融合改进A*与动态窗口法的机器人路径规划算法。针对传统A*算法搜索效率较低的问题,引入双向搜索机制,减少搜索节点,改进评价函数,提高算法的运行效率;针对冗余点多的问题,本文提出连线障碍点判断方法,并结合关键点选取策略,能够有效剔除路径上的冗余节点,优化全局路径;最后,从起始点开始,以优化后全局路径上的关键点为局部目标,分段使用动态窗口法进行路径规划,确保机器人能够实时避障,最终安全到达目标点。仿真实验结果表明:该文所提融合算法在复杂动态环境环境中能够有效对移动机器人进行路径规划。 展开更多
关键词 路径规划 改进A^(*)算法 全局最优路径 动态窗口法
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基于自适应动态特征加权的K-means算法
4
作者 薛雷 王天放 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第5期1404-1410,共7页
首先,针对传统K-means算法在处理高维异构数据时存在特征平等假设导致重要特征被忽视、聚类结果对预设簇数高度敏感以及对初始中心点选择强依赖性的问题,提出一种自适应动态特征加权K-means(adaptive dynamic feature weighting K-means... 首先,针对传统K-means算法在处理高维异构数据时存在特征平等假设导致重要特征被忽视、聚类结果对预设簇数高度敏感以及对初始中心点选择强依赖性的问题,提出一种自适应动态特征加权K-means(adaptive dynamic feature weighting K-means,ADFW-K-means)算法,该算法融合了动态特征加权、K-means++优化初始化、肘部法则辅助簇数选择、空簇处理机制以及自适应簇数调整策略等多项技术.其次,在吉林大学20222024年选调生数据集上进行实验,实验结果表明,ADFW-K-means算法相较于传统聚类算法,在轮廓系数、聚类稳定性和业务可解释性3个核心指标上均得到显著提升,ADFW-K-means算法有效克服了传统方法的固有缺陷,显著提升了复杂高维异构数据聚类的准确性和鲁棒性. 展开更多
关键词 自适应簇数 动态特征加权 K-MEANS算法 聚类算法
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基于障碍密度优先策略改进A^(*)算法的AGV路径规划 被引量：1
5
作者 陈一馨 段宇轩 +2 位作者 刘豪 谭世界 郑天乐 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期26-34,共9页
针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,... 针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,用于更准确地估计当前节点到目标节点的实际代价;其次,采用动态邻域搜索策略提高算法的搜索效率和运行效率;最后,通过冗余节点处理策略减少路径拐点和删除冗余节点,得到只包含起点、转折点以及终点的路径。采用不同尺寸和复杂度的栅格环境地图进行仿真实验,结果表明:所提改进A^(*)算法与传统A^(*)算法以及其他改进的A^(*)算法相比,路径长度分别缩短了4.71%和2.07%,路径拐点数量分别减少了45.45%和20.54%,路径存在节点分别减少了82.24%和62.45%。 展开更多
关键词 路径规划 栅格地图 改进A^(*)算法 启发函数 动态邻域搜索 冗余节点优化
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基于A^(*)-动态窗口法的无人船动态路径规划算法 被引量：8
6
作者 王征 杨洋 +1 位作者 周帅 尹洋 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期13-18,共6页
为使无人船在复杂的海上环境具备自主路径规划能力,保证其能够在未知环境中避开障碍物并准确到达目的地,结合A^(*)算法的全局最优特性和动态窗口法的实时性,提出了一种新的无人船动态路径规划算法。将A^(*)算法规划的路径点作为动态窗... 为使无人船在复杂的海上环境具备自主路径规划能力,保证其能够在未知环境中避开障碍物并准确到达目的地,结合A^(*)算法的全局最优特性和动态窗口法的实时性,提出了一种新的无人船动态路径规划算法。将A^(*)算法规划的路径点作为动态窗口法的局部目标点,并在中间路径点不可达时及时重新规划全局路径,形成了A^(*)-动态窗口法。动态环境下的仿真结果表明:该融合算法能引导无人船通过平滑的路径顺利到达目标点,证明了该算法的合理性和有效性,而与多种传统算法的对比结果,验证了所提A^(*)-动态窗口法的优越性。 展开更多
关键词 无人船 动态路径规划 A^(*)算法 动态窗口法
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融合改进A^(*)算法和动态窗口法的自动驾驶路径规划 被引量：1
7
作者 刘西 程正钱 +2 位作者 胡远志 颜伏伍 王戡 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第6期81-91,共11页
针对自动驾驶汽车路径规划全局最优、耗时最优和避障的需求,提出一种改进A^(*)算法和动态窗口法的融合算法。A^(*)算法主要从启发函数、权重系数、搜索邻域和搜索策略4个方面进行改进,动态窗口法主要改进评价函数。利用改进后的A^(*)算... 针对自动驾驶汽车路径规划全局最优、耗时最优和避障的需求,提出一种改进A^(*)算法和动态窗口法的融合算法。A^(*)算法主要从启发函数、权重系数、搜索邻域和搜索策略4个方面进行改进,动态窗口法主要改进评价函数。利用改进后的A^(*)算法和双向A^(*)算法完成栅格地图上的全局路径规划,去除冗余节点并平滑处理优化全局路径,利用融合动态窗口算法进行局部路径规划,完成避障。与传统的A^(*)算法相比,改进的A^(*)算法和双向A^(*)算法搜索全局路径耗时和节点显著减少,优化的A^(*)算法与动态窗口法的融合算法具有更高的效率、更好的路径规划能力和避障能力。 展开更多
关键词 A^(*)算法 路径规划 平滑处理 动态窗口算法 避障
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融合改进A^(*)算法和人工势场法的机器鱼路径规划 被引量：2
8
作者 王慧锬 陈坤 +1 位作者 何丽 白康乐 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期58-72,共15页
为了解决传统路径规划算法在路径规划时效率较低、路径不平滑、动态避障效果较差等问题,本文提出了一种将A^(*)算法方法与人工势场法(APF)相结合的混合路径规划方法。针对A^(*)算法采用了动态加权法,根据机器鱼行进的位置及机器鱼与障... 为了解决传统路径规划算法在路径规划时效率较低、路径不平滑、动态避障效果较差等问题,本文提出了一种将A^(*)算法方法与人工势场法(APF)相结合的混合路径规划方法。针对A^(*)算法采用了动态加权法,根据机器鱼行进的位置及机器鱼与障碍物的距离为指标来调整启发函数的权重,同时采用搜索角度规则表,减少搜索领域以提高效率;另一方面,采用高斯滤波法对所获得的最佳路径进行曲线平滑。然后将改进后的A^(*)算法生成的路径最为APF算法的搜索路径,在实现最短路径规划的基础上实现了动态避障。最后进行了仿真实验,将改进的A^(*)算法应用在4种障碍物不同的地图和6种大小不同的地图上。实验结果表明,与原始A^(*)算法相比,改进后的A^(*)算法4种障碍物不同的地图中,搜索时间平均减少了52.32%,搜索节点数平均减少了56.60%,路径长度减少了6.33%;在6种不同尺寸的地图下,搜索节点数平均减少了49.60%,搜索时间平均减少了40.89%,路径长度平均减少了5.55%;融合算法可以在具有动态障碍物的地图下成功地进行动态避障及路径规划。 展开更多
关键词 A^(*)算法 路径规划 机器鱼 动态加权 高斯滤波 人工势场法
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融合改进A^(∗)算法与DWA的AGV实时路径规划及避障研究 被引量：1
9
作者 赵倩 石宇强 《现代制造工程》 北大核心 2025年第5期91-98,共8页
为解决使用传统A^(∗)算法进行自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)路径规划时存在的问题,如算法搜索节点多、路径存在冗余节点且不平滑,以及无法处理复杂环境下出现的随机障碍物等问题,设计了一种融合改进A^(∗)算法和动态窗口(Dyn... 为解决使用传统A^(∗)算法进行自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)路径规划时存在的问题,如算法搜索节点多、路径存在冗余节点且不平滑,以及无法处理复杂环境下出现的随机障碍物等问题,设计了一种融合改进A^(∗)算法和动态窗口(Dynamic Window Approach,DWA)算法的AGV实时路径规划及避障方法。首先,在传统A^(∗)算法评价函数的基础上设计了自适应评价函数,使得算法在搜索过程中根据周围环境自适应调整,从而提高算法的快速性和灵活性;其次,针对路径存在冗余节点的问题,采用Floyd算法进行双向平滑度路径优化,删除多余节点,保留关键拐点,减少转向次数,有效提高路径平滑度,充分保障了AGV运行稳定性;最后,将改进A^(∗)算法与DWA算法相结合,实现了路径规划的全局最优和动态避障的有效融合。这一综合方法不仅增强了AGV在复杂环境中的路径规划能力,还提高了避障性能,为AGV的实际应用提供了更加可靠的解决方案。 展开更多
关键词 A^(∗)算法 动态窗口算法 融合算法 自动导引车 实时路径规划 动态避障
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融合A^(*)与DWA算法的水面船艇动态路径规划 被引量：26
10
作者 孙岩霆 王荣杰 蒋德松 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期301-310,共10页
为解决水面船艇路径规划同时要求全局最优、实时避障和航迹安全可靠的问题,提出了一种基于融合A^(*)算法与动态窗口算法(DWA)的水面船艇路径规划方法。首先通过引入启发函数动态加权策略,提高A^(*)算法的搜索效率;然后综合考虑水面船艇... 为解决水面船艇路径规划同时要求全局最优、实时避障和航迹安全可靠的问题,提出了一种基于融合A^(*)算法与动态窗口算法(DWA)的水面船艇路径规划方法。首先通过引入启发函数动态加权策略,提高A^(*)算法的搜索效率;然后综合考虑水面船艇的运动特性,采用一种路径转角节点角度削弱策略,减少转角,缩短全局路径长度;最后,基于全局因素影响与航迹安全约束对DWA算法的轨迹评价函数进行改进,并以全局路径提供子目标点引导DWA算法进行局部规划的方式完成算法融合。实验结果表明,融合算法相比于现有算法的总转向角度分别减少了45.6%、46.0%,验证了融合算法的有效性与可行性,并且相较于其他传统算法更具优越性。 展开更多
关键词 路径规划 水面船艇 全局最优 实时避障 航行安全 A^(*)算法 动态窗口法 融合算法
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一种融合改进A^(*)算法与改进动态窗口法的文旅服务机器人路径规划 被引量：10
11
作者 贾明超 冯斌 +2 位作者 吴鹏 张坤 桑胜举 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期505-515,共11页
为满足复杂环境下文旅服务机器人路径规划算法搜索的导向性、静态环境下全局路径的最优性和动态环境下实时避障的安全性的需要,提出了一种基于改进A^(*)算法与动态窗口法相融合的算法。首先,在传统A^(*)算法的基础上,采用更精确的搜索... 为满足复杂环境下文旅服务机器人路径规划算法搜索的导向性、静态环境下全局路径的最优性和动态环境下实时避障的安全性的需要,提出了一种基于改进A^(*)算法与动态窗口法相融合的算法。首先,在传统A^(*)算法的基础上,采用更精确的搜索邻域选取策略,并引入障碍物占用栅格率来量化地图信息,动态调节启发函数和权重系数;其次,引入安全距离概念,提出一种三次折线优化方法,剔除冗余节点和拐点,以提高路径的平滑性;针对狭窄通道环境,提出一种自适应圆弧优化方法,使路径更符合机器人的运动学约束。通过加入动态障碍物垂直距离代价函数,有效减少机器人与动态障碍物的冲突和碰撞风险;最后,将改进A^(*)算法与动态窗口法相融合,选取关键路径点作为动态窗口法的临时目标点,分段使用动态窗口法进行局部实时路径修正。实验结果表明,该融合算法同时具备搜索导向性、全局路径最优性和动态避障能力,能够安全快速到达目标点,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 文旅服务机器人 环境建模 路径规划 实时避障 A^(*)算法 动态窗口法
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融合改进A^(*)算法和DWA算法的全局动态路径规划 被引量：4
12
作者 董晓东 李刚 +3 位作者 宗长富 李永明 李云龙 李祥 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第2期77-86,共10页
针对常规A^(*)算法存在的路径规划中冗余节点过多、拐点过多、规划路径与障碍间的距离过短、容易产生碰撞等问题,提出了一种将改进A^(*)算法与动态窗口法相结合的新方法。该算法通过对栅格地图中的障碍栅格进行量化处理,提取环境信息,... 针对常规A^(*)算法存在的路径规划中冗余节点过多、拐点过多、规划路径与障碍间的距离过短、容易产生碰撞等问题,提出了一种将改进A^(*)算法与动态窗口法相结合的新方法。该算法通过对栅格地图中的障碍栅格进行量化处理,提取环境信息,并根据这些信息对A*算法的启发函数和子节点选择策略进行调整。此外,为了优化路径的平滑度和安全性,设计了一种路径节点平滑处理算法。仿真实验结果表明,融合动态窗口法的融合算法不仅能够保证所规划路径的全局最优性,而且能够有效地避开随机障碍物。 展开更多
关键词 路径规划 A^(*)算法 动态窗口法 随机避障 融合算法
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改进A^(*)与APF的移动机器人路径规划算法研究
13
作者 冯泽鹏 李宗刚 +1 位作者 夏广庆 陈引娟 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第20期132-145,共14页
针对A^(*)路径规划算法在复杂环境中存在搜索效率受限及动态避障能力不足的问题,提出了一种改进A^(*)算法与人工势场法相结合的路径规划方法。对静态障碍物进行预处理获取可视化通行节点,进而建立在空旷区域和障碍物区域分别采用三角形... 针对A^(*)路径规划算法在复杂环境中存在搜索效率受限及动态避障能力不足的问题,提出了一种改进A^(*)算法与人工势场法相结合的路径规划方法。对静态障碍物进行预处理获取可视化通行节点,进而建立在空旷区域和障碍物区域分别采用三角形边界和三邻域的搜索机制,基于双向交替搜索策略实现了全局路径规划;将全局路径离散为等间距轨迹点,并引入人工势能函数将位于轨线上的动态障碍物影响区域建模为椭圆区域,利用机器人与前进方向最近轨迹点的距离作为斥力函数修正因子,将其与前进方向轨迹点吸引力的合力方向作为机器人避障方向,实现局部避障。仿真结果表明,所提算法与传统双向A^(*)算法相比,搜索时间减少了96%,遍历节点数减少了82.28%,机器人在实现避障的同时沿着全局最优路径前行,从而验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 改进A^(*)算法 APF算法 动态避障
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融合改进A^(*)算法和优化动态窗口法的路径规划 被引量：11
14
作者 邹文 韩丙辰 +1 位作者 李鹏飞 田剑锋 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期184-195,共12页
针对传统A^(*)算法在栅格数量较多时存在折点多、耗时长,以及动态窗口法在复杂环境下灵活性差的问题,提出一种融合改进A^(*)算法和优化动态窗口法的路径规划算法。首先,在传统栅格地图上建立一层粒度值更大的拓扑层地图,接着将拓扑层规... 针对传统A^(*)算法在栅格数量较多时存在折点多、耗时长,以及动态窗口法在复杂环境下灵活性差的问题,提出一种融合改进A^(*)算法和优化动态窗口法的路径规划算法。首先,在传统栅格地图上建立一层粒度值更大的拓扑层地图,接着将拓扑层规划出的路径在栅格地图上进行优化,删除冗余节点、提高路径平滑度。通过增加机器人在不同场景下的运动状态来优化动态窗口法。最后,将全局规划的关键点作为局部规划的临时目标点,实现两种算法的融合。通过对比试验,证明融合算法不仅保证了全局路径较优而且减少了折点数、耗费时间,还提高了机器人在动态环境下路径的平滑度和灵活性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 改进A^(*)算法 优化动态窗口法
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基于多尺度A^(*)与优化DWA算法融合的移动机器人路径规划 被引量：3
15
作者 许建民 宋雷 +2 位作者 邓冬冬 陈尧箬 杨炜 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第1期257-270,共14页
为解决传统A^(*)算法与动态窗口法面对大规模复杂环境路径规划时,计算和时间成本的急剧上升以及灵活性较差的问题,提出了一种基于多尺度地图法的A^(*)算法和改进DWA算法的融合算法。建立多尺度地图集并在A^(*)算法的启发函数中增加障碍... 为解决传统A^(*)算法与动态窗口法面对大规模复杂环境路径规划时,计算和时间成本的急剧上升以及灵活性较差的问题,提出了一种基于多尺度地图法的A^(*)算法和改进DWA算法的融合算法。建立多尺度地图集并在A^(*)算法的启发函数中增加障碍物占比因子,在粗尺度地图利用A^(*)算法计算最优路径,将其映射到细尺度地图上进行二次A^(*)算法并通过Floyd算法进行节点优化,删除冗余节点、提高路径的平滑度。增加了航向角自适应调整策略和停车等待状态来优化动态窗口法,提高灵活性。将A^(*)算法的关键点作为动态窗口法的局部目标点,并在轨迹上有障碍物时再次规划,实现两种算法的融合。ROS仿真和实车实验结果表明改进的A^(*)算法计算时间显著减少,在20 m×40 m的地图中减少98%,改进的融合算法大幅提高了机器人在动态环境下的平滑性和灵活性,可以有效解决传统融合算法存在的问题。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 A^(*)算法 动态窗口法 ROS
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融合改进A^(*)算法与动态窗口法的煤矿足式机器人路径规划 被引量：6
16
作者 王利民 孙瑞峰 +4 位作者 翟国栋 张佳伟 徐弘 赵杰 化一行 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期112-119,共8页
为提高煤矿足式机器人路径规划算法的运行效率、搜索精度及避障灵活性,提出了一种融合改进A^(*)算法与动态窗口法(DWA)的煤矿足式机器人路径规划方法。首先对A^(*)算法进行改进,通过去冗余节点策略减短规划路径的长度,通过改进邻域搜索... 为提高煤矿足式机器人路径规划算法的运行效率、搜索精度及避障灵活性,提出了一种融合改进A^(*)算法与动态窗口法(DWA)的煤矿足式机器人路径规划方法。首先对A^(*)算法进行改进,通过去冗余节点策略减短规划路径的长度,通过改进邻域搜索方式和代价函数提高路径规划速度,采用分段二阶贝塞尔曲线进行路径平滑。将改进A^(*)算法规划出的路径节点依次作为局部路径规划DWA的局部目标点进行算法融合,筛选邻近的障碍物节点,从而再次缩短路径长度,并通过调整DWA代价函数中的权值比例提升避障性能。针对机器人遇到无法避开的障碍物而陷入“假死”状态的问题,以当前初始点为起点,重新调用融合算法,即重新进行全局路径规划,将得到的新节点代替原有的局部目标点,按照新路径进行后续工作。仿真结果表明:在保证机器人行走安全稳定的基础上,改进A^(*)算法较传统A^(*)算法的计算时间缩短了65%,路径长度缩短了24.1%,路径节点数量减少了27.65%,最终得出的路径更为平滑;融合算法进一步提升了全局路径规划能力,在多障碍物环境下能够绕开新增的动态和静态障碍物;机器人遇到“L”型障碍物进入“假死”状态时,在“假死”位置重新进行全局路径规划,更新行走路径,成功到达了最终目标点。基于融合算法的JetHexa六足机器人路径规划实验结果验证了融合算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 煤矿足式机器人 路径规划 A^(*)算法 动态窗口法 复杂环境避障 全局路径规划 局部路径规划
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基于A^(*)与DWA算法融合的割草机器人路径规划 被引量：1
17
作者 刘士琪 闫九祥 +2 位作者 李倩 温以民 刘强 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第6期142-149,共8页
针对室外环境下智能割草机器人割草作业路径规划及实时避障问题,建立割草机器人运动学数学模型,提出一种基于动态窗口法(DWA)和A^(*)算法融合的割草机器人路径规划算法。基于A^(*)算法实现割草作业地图的全局路径规划,基于动态窗口法构... 针对室外环境下智能割草机器人割草作业路径规划及实时避障问题,建立割草机器人运动学数学模型,提出一种基于动态窗口法(DWA)和A^(*)算法融合的割草机器人路径规划算法。基于A^(*)算法实现割草作业地图的全局路径规划,基于动态窗口法构建全局最优路径的评价函数,通过激光雷达进行局部障碍物识别,实现局部路径的动态避障。仿真结果表明,在面对多个障碍物和多个目标点时,割草机器人的运行轨迹平滑,系统保持良好的稳定性。在搭建的真实环境下进行试验,割草机器人可实现全局路径自主导航及局部避障。试验过程中,割草机器人最大线速度为0.98 m/s,平均线速度为0.243 m/s,均在机械设计范围内,路径跟踪误差小于0.24 m,定位误差小于0.07 m,满足实际作业需求。 展开更多
关键词 割草机器人 避障 路径规划 动态窗口法 A^(*)算法
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融合改进双向A^(∗)与动态窗口法的仓储移动机器人路径规划 被引量：1
18
作者 刘震 张洪 《现代制造工程》 北大核心 2025年第5期99-105,134,共8页
针对传统A^(∗)算法在复杂环境下搜索效果差、路径曲折、拐角与障碍物距离过近且避障能力差等问题,提出了一种融合改进双向A^(∗)与动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)的机器人路径规划算法。首先,引入双向搜索机制与自适应启发函数... 针对传统A^(∗)算法在复杂环境下搜索效果差、路径曲折、拐角与障碍物距离过近且避障能力差等问题,提出了一种融合改进双向A^(∗)与动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)的机器人路径规划算法。首先,引入双向搜索机制与自适应启发函数,以提高算法的搜索速度;其次,应用线段相交法结合安全距离判定剔除冗余点,以确保路径更加安全、平缓;然后,在DWA中加入方位角与目标点距离判定,以增强算法的避障能力;最后,在优化后的全局路径上分段使用DWA进行实时避障。仿真结果显示,融合算法能在复杂场景下生成安全边界内的平滑路径,有效躲避障碍物,快速到达目标点。 展开更多
关键词 路径规划 改进A^(∗)算法 动态窗口法 实时避障
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改进A^(*)算法的无人车路径规划 被引量：1
19
作者 王海群 甘成通 王福斌 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期117-120,共4页
近年来随着科技的发展私家车不断的普及,汽车数量的不断增加导致交通事故频发,面对这一问题大量学者在不断地进行研究,5G的出现使得无人自动驾驶的实现成为了可能,路径规划是无人驾驶技术的重点研究内容。目前大部分路径规划采用的是传... 近年来随着科技的发展私家车不断的普及,汽车数量的不断增加导致交通事故频发,面对这一问题大量学者在不断地进行研究,5G的出现使得无人自动驾驶的实现成为了可能,路径规划是无人驾驶技术的重点研究内容。目前大部分路径规划采用的是传统的A^(*)算法,但该算法存在搜索范围大、时间长、路径规划效率较低、损耗较大以及路径拐点较多等问题无法规划出最佳路径。这里在此基础上加以改进,通过建立栅格地图,构建新的动态衡量启发式A^(*)算法函数,通过新算法所得新路径再进行路经拐角优化,最后对改进的算法进行仿真并分析和比较,证明了新改进的算法和经过拐角路径优化可得到最佳路径。 展开更多
关键词 无人自动驾驶 路径规划 栅格地图 A^(*)算法 动态衡量启发式函数 拐角优化
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智能土壤采样机改进A^(*)算法路径规划 被引量：1
20
作者 葛杏卫 苏浩冉 +2 位作者 张凯亮 赵月静 秦志英 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第20期123-131,共9页
智能土壤采样机是一种进行土壤采样作业的高效设备,为了解决未知环境下路径规划的效率和安全性问题,提出了一种改进的A^(*)算法。对估价函数引入动态的权重系数,减少了搜索节点数;将传统的8邻域搜索减少为5邻域搜索,去除了冗余的搜索方... 智能土壤采样机是一种进行土壤采样作业的高效设备,为了解决未知环境下路径规划的效率和安全性问题,提出了一种改进的A^(*)算法。对估价函数引入动态的权重系数,减少了搜索节点数;将传统的8邻域搜索减少为5邻域搜索,去除了冗余的搜索方向;定义车身半径,进行防碰撞处理,优化了安全性能;采用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理。采用农田地块的五点采样法进行仿真实验,结果表明改进A^(*)算法相较于传统A^(*)算法,搜索节点数量平均减少83.66%、搜索时间平均减少56.61%。进一步采用移动机器人在真实环境中进行实验,验证了改进A^(*)算法在实际应用中路径规划的准确率和效率。 展开更多
关键词 智能土壤采样机 A^(*)算法 路径规划 五点采样法 动态权重 贝塞尔曲线平滑
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