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安全性A*融合DWA的分布式多移动机器人路径规划方法 被引量：4
1
作者 杨振 李俊丽 +1 位作者 杨立炜 王倩 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第12期2284-2295,共12页
针对传统A*算法规划的路径距离障碍物过近的问题提出了安全性A*算法,并与结合优先级避障策略改进的动态窗口法(dynamic window approach,DWA)相融合应用于分布式多机器人系统。首先,改进A*算法的节点扩展方式,避免斜穿障碍物以保证全局... 针对传统A*算法规划的路径距离障碍物过近的问题提出了安全性A*算法,并与结合优先级避障策略改进的动态窗口法(dynamic window approach,DWA)相融合应用于分布式多机器人系统。首先,改进A*算法的节点扩展方式,避免斜穿障碍物以保证全局路径的安全性,并提出安全性冗余节点删除策略来优化路径;其次,在局部路径规划中,提出自适应航路点追踪策略改进DWA,为机器人提供了精确的方位指引;同时,改进了DWA的评价函数,增强了机器人在动态环境下的局部避障能力;最后,在融合算法中引入了优先级避障策略,以更好地协调分布式多机器人的动态避障能力。实验结果表明,所提算法能够为每个机器人规划出安全的全局路径,并能成功避开动态障碍物及其他的机器人。 展开更多
关键词 多机器人 路径规划 安全性A* 动态窗口法 优先级避障策略
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基于双层协调体系的多移动机器人路径规划方法 被引量：5
2
作者 钟佩思 徐东方 +3 位作者 李东民 梁中源 刘梅 陈修龙 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第29期12000-12006,共7页
针对多移动机器人系统中路径规划全局最优与局部协调的兼容性需求,提出一种基于双层协调体系的路径规划方法。结合路径组亲和度评价提出改进的免疫协同进化算法并完成全局路径规划,提高了规划效率和全局路径质量;根据初始条件和全局路... 针对多移动机器人系统中路径规划全局最优与局部协调的兼容性需求,提出一种基于双层协调体系的路径规划方法。结合路径组亲和度评价提出改进的免疫协同进化算法并完成全局路径规划,提高了规划效率和全局路径质量;根据初始条件和全局路径信息,判断系统中各机器人可能出现碰撞的位置,提出基于优先级机制的动态窗口法在相应位置附近完成路径的局部协调;最终在全局最优路径基础上实现机器人的局部路径协调避碰。试验结果表明,该路径规划方法使机器人沿全局最优路径行驶时,仍能进行灵活有序的局部路径协调,有效提高了系统的路径规划性能。 展开更多
关键词 多移动机器人 路径规划 双层协调体系 免疫协同进化算法 动态窗口法
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动态环境中多移动机器人路径规划的一种新方法 被引量：3
3
作者 邬再新 李艳宏 +1 位作者 刘涛 周伦才 《组合机床与自动化加工技术》 2008年第3期25-27,共3页
动态环境下,多移动机器人路径规划是一个具有挑战性的课题,文章提出了一种新的人工势场法(APF),在这个方法里,机器人在目标点和静态障碍物的影响下到达目标位置,当两个或更多的机器人在安全的距离范围内相遇时,机器人将依据它们所承担... 动态环境下,多移动机器人路径规划是一个具有挑战性的课题,文章提出了一种新的人工势场法(APF),在这个方法里,机器人在目标点和静态障碍物的影响下到达目标位置,当两个或更多的机器人在安全的距离范围内相遇时,机器人将依据它们所承担的任务,速率和大小决定它们的优先权,具有高的优先权的机器人将首先通过交叉点,如果具有同样的优先权,机器人之间随机的产生优先顺序,通过此方式可以避免彼此碰撞,仿真结果证明此方法是有效的。 展开更多
关键词 多移动机器人 路径规划 人工势场 动态环境 APF
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基于门限偶极子模型的多移动机器人路径规划 被引量：1
4
作者 秦元庆 孙德宝 王芳 《兵工自动化》 2007年第2期69-71,共3页
基于门限偶极子模型的多机器人路径规划方法,通过构造神经网络结构,采用门限偶极子模型,使多机器人工作空间的变化可用神经网络中神经元的活性值图表征。每台机器人根据自已的活性值图独立规划路径,并通过分配动态优先级的方法实现机器... 基于门限偶极子模型的多机器人路径规划方法,通过构造神经网络结构,采用门限偶极子模型,使多机器人工作空间的变化可用神经网络中神经元的活性值图表征。每台机器人根据自已的活性值图独立规划路径,并通过分配动态优先级的方法实现机器人间的避碰。仿真结果表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 多机器人系统 路径规划 门限偶极子模型
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多移动机器人路径规划研究算法——基于分布式实时仿真系统 被引量：5
5
作者 周莹莹 张东涛 张玉华 《农机化研究》 北大核心 2020年第12期205-209,共5页
采摘机器人路径规划是采摘机器人研究领域的核心内容之一,具有复杂性、约束性和非线性等特点。蚁群算法是最近发展起来的仿生优化算法,在解决许多复杂问题方面已经展现出优异的性能和巨大的发展潜力。为此,将蚁群算法引入到了多采摘机... 采摘机器人路径规划是采摘机器人研究领域的核心内容之一,具有复杂性、约束性和非线性等特点。蚁群算法是最近发展起来的仿生优化算法,在解决许多复杂问题方面已经展现出优异的性能和巨大的发展潜力。为此,将蚁群算法引入到了多采摘机器人路径规划系统中,并利用分布式实时仿真系统对其可行性进行了仿真计算。结果表明:采用蚁群算法可以实现多采摘机器人的路径规划,且与遗传算法相比计算速度更快、精度更高,将其引入到采摘机器人的路径规划系统中,对于实现采摘机器人群体导航能力具有重要的作用。 展开更多
关键词 采摘机器人 路径规划 实时仿真 分布式计算 蚁群算法
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多移动机器人路径规划仿真平台研究
6
作者 张捍东 张永强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第4期1020-1022,共3页
多机器人路径规划仿真平台(multi-robot path planning simulation platform)是通用的多机器人路径规划及协调与合作系统。该系统能将机器人状态数据及时地以二维图形方式显示,并且能模拟现实工作环境,监测机器人动作,检测机器人与环境... 多机器人路径规划仿真平台(multi-robot path planning simulation platform)是通用的多机器人路径规划及协调与合作系统。该系统能将机器人状态数据及时地以二维图形方式显示,并且能模拟现实工作环境,监测机器人动作,检测机器人与环境物体间的碰撞,通过一系列仿真技术,使得原来必须用实际机器人作为对象的研究活动在一定程度上转移到计算机中虚拟进行。比较详细地描述了仿真平台系统的设计原理、模型结构和运行方式,并讨论了构成系统的关键技术特点。 展开更多
关键词 路径规划 仿真 面向对象技术 多机器人
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基于角度搜索和深度Q网络的移动机器人路径规划算法 被引量：2
7
作者 李宗刚 韩森 +1 位作者 陈引娟 宁小刚 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
针对深度Q网络(Deep Q Network,DQN)算法在求解路径规划问题时存在学习时间长、收敛速度慢的局限性,提出一种角度搜索(Angle Searching,AS)和DQN相结合的算法(Angle Searching-Deep Q Network,AS-DQN),通过规划搜索域,控制移动机器人的... 针对深度Q网络(Deep Q Network,DQN)算法在求解路径规划问题时存在学习时间长、收敛速度慢的局限性,提出一种角度搜索(Angle Searching,AS)和DQN相结合的算法(Angle Searching-Deep Q Network,AS-DQN),通过规划搜索域,控制移动机器人的搜索方向,减少栅格节点的遍历,提高路径规划的效率。为加强移动机器人之间的协作能力,提出一种物联网信息融合技术(Internet Information Fusion Technology,IIFT)模型,能够将多个分散的局部环境信息整合为全局信息,指导移动机器人规划路径。仿真实验结果表明:与标准DQN算法相比,AS-DQN算法可以缩短移动机器人寻得到达目标点最优路径的时间,将IIFT模型与AS-DQN算法相结合路径规划效率更加显著。实体实验结果表明:AS-DQN算法能够应用于Turtlebot3无人车,并成功找到起点至目标点的最优路径。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 深度Q网络 角度搜索策略 物联网信息融合技术
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改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的研究 被引量：1
8
作者 孟文俊 席超群 +1 位作者 王荣鑫 赵晓霞 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期322-326,共5页
针对基本蚁群算法在移动机器人路径规划中收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的蚁群算法。该方法设置矩形优选区域,并在区域内增加不同初始信息素浓度,避免初期盲目性搜索;路径节点选择采用伪随机转移策略,依据迭代次数... 针对基本蚁群算法在移动机器人路径规划中收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的蚁群算法。该方法设置矩形优选区域,并在区域内增加不同初始信息素浓度,避免初期盲目性搜索;路径节点选择采用伪随机转移策略,依据迭代次数的变化自适应调整随机或确定选择的比例;信息素挥发因子随二次函数动态调整变化,提高搜索效率;将所得最优路径再次规划,减少转角次数。仿真结果表明,该算法的寻优能力和收敛速度有了很大的提高,验证了该算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 路径规划 蚁群算法 移动机器人 伪随机转移策略 信息素挥发因子
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改进邻域扩展A^(*)算法的移动机器人路径规划 被引量：2
9
作者 董雅文 杨静雯 +1 位作者 张宝锋 赵小惠 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期291-295,共5页
为解决A^(*)算法在规划路径时存在转折角度过大、路径不平滑的问题,提出改进邻域扩展A^(*)算法。首先,对A^(*)算法搜索范围扩展至24邻域,然后对邻域进行二次数量优化处理得到最终邻域搜索节点。其次,设计具有双层位置导向信息的评价函数... 为解决A^(*)算法在规划路径时存在转折角度过大、路径不平滑的问题,提出改进邻域扩展A^(*)算法。首先,对A^(*)算法搜索范围扩展至24邻域,然后对邻域进行二次数量优化处理得到最终邻域搜索节点。其次,设计具有双层位置导向信息的评价函数,最后对所得路径进行二次平滑处理以剔除冗余节点并削弱路径尖峰的剧烈程度。仿真结果表明,改进邻域扩展A^(*)算法在路径长度、搜索节点数量、规划时间上均优于传统A^(*)算法,且路径无尖峰转角,整体趋势平缓。 展开更多
关键词 点对点路径规划 A^(*)算法 邻域扩展
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多策略改进蜣螂优化算法移动机器人路径规划 被引量：1
10
作者 贾志绚 谢卓晨 葛丽娜 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第3期133-140,共8页
针对传统蜣螂优化算法在路径规划中存在的路径长和局部最优等问题,对其进行改进。首先,采用Logistics对初始种群进行混沌初始化,使蜣螂种群在搜索空间的分布更为均匀,以提高种群的质量;其次,在觅食蜣螂位置更新阶段引入翻筋斗策略,以扩... 针对传统蜣螂优化算法在路径规划中存在的路径长和局部最优等问题,对其进行改进。首先,采用Logistics对初始种群进行混沌初始化,使蜣螂种群在搜索空间的分布更为均匀,以提高种群的质量;其次,在觅食蜣螂位置更新阶段引入翻筋斗策略,以扩大算法的搜索范围,提高算法的全局搜索能力;最后,在偷窃蜣螂位置更新阶段引入基于自适应因子的偷位置更新策略,以降低算法陷入局部最优的概率,平衡算法的全局和局部搜索能力。利用Matlab构建3种不同的栅格地图作为机器人工作环境模型,将改进蜣螂优化算法和4种传统算法在2种地图中进行仿真对比,结果表明:改进蜣螂优化算法在平均路径长度、平均迭代次数和路径长度标准差都明显减少,验证了该算法在路径规划中具有更好的效果。 展开更多
关键词 蜣螂算法 移动机器人 路径规划 翻筋斗觅食策略
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改进Informed RRT^(*)算法移动机器人路径规划 被引量：1
11
作者 鲁宇明 周羽逵 +2 位作者 郭鑫 池吕庭 戴骏 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期283-293,共11页
Informed RRT^(*)算法对初始解不敏感,规划出的路径太接近障碍物,导致路径不平滑。提出一种改进的Informed RRT^(*)路径规划算法,该算法改进了约束采样空间和引导策略。在采样初期,将采样区域限制在一个圆形区域,加快初始解收敛,在算法... Informed RRT^(*)算法对初始解不敏感,规划出的路径太接近障碍物,导致路径不平滑。提出一种改进的Informed RRT^(*)路径规划算法,该算法改进了约束采样空间和引导策略。在采样初期,将采样区域限制在一个圆形区域,加快初始解收敛,在算法规划的过程中引入人工势场中引力场和斥力场的思想,使机器人与障碍物保持安全距离,并向目标位置行进。对Informed RRT^(*)算法和基于目标偏置的Informed RRT^(*)算法(Goal-bias-Informed RRT^(*))以及改进后的Informed RRT^(*)算法进行比较实验,实验结果验证了改进后Informed RRT^(*)算法的有效性和优越性及稳定性。该算法较Informed RRT^(*)算法和Goal-bias-Informed RRT^(*)效率更高、更容易得到初始解、更安全、更平滑、更稳定。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 随机采样 Informed RRT^(*)算法 目标偏置 约束采样空间
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基于改进蜻蜓算法的移动机器人路径规划
12
作者 宋庆军 孟祥福 +3 位作者 姜海燕 宋庆辉 李凯 郝文超 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期33-38,44,共7页
针对蜻蜓算法在路径规划中的收敛精度低和路径质量差等问题,提出了一种融合正余弦策略的蜻蜓优化算法。通过Piecewise混沌映射来初始化种群,进而确保了潜在解在探索空间中的均一分布,并引入了正余弦算法和莱维飞行来更新位置,增强了搜... 针对蜻蜓算法在路径规划中的收敛精度低和路径质量差等问题,提出了一种融合正余弦策略的蜻蜓优化算法。通过Piecewise混沌映射来初始化种群,进而确保了潜在解在探索空间中的均一分布,并引入了正余弦算法和莱维飞行来更新位置,增强了搜索效率。此外,通过在栅格地图上实施16方向24邻域搜索和对角障碍机制,减少了搜索次数。在不同环境中,该算法的搜索时间和迭代次数均优于蜻蜓算法和其他优化算法,规划的路径更短。在真实场景下的实验结果证明了其在收敛精度和速度上的显著提升,以及在路径规划领域的适用性。 展开更多
关键词 路径规划 移动机器人 蜻蜓算法 正余弦策略
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融合IGJO与TEB算法的移动机器人路径规划
13
作者 段震 袁源 +1 位作者 李原 李胜利 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期132-136,共5页
针对当前移动机器人路径规划中存在规划效率低、动态性差的问题,提出了一种融合改进金豺优化(IGJO)算法和时间弹性带(TEB)法的路径规划方法。首先,在IGJO算法种群初始化中,引入了Tent映射逆向学习,从而增强算法的寻优能力;其次,引入柯... 针对当前移动机器人路径规划中存在规划效率低、动态性差的问题,提出了一种融合改进金豺优化(IGJO)算法和时间弹性带(TEB)法的路径规划方法。首先,在IGJO算法种群初始化中,引入了Tent映射逆向学习,从而增强算法的寻优能力;其次,引入柯西突变,对最优解进行扰动和更新,从而提升算法的寻优精度。最后,引入TEB算法作为动态规划算法,帮助移动机器人避开移动障碍,同时结合IGJO算法,提升算法的综合规划性能。仿真结果表明:在不同仿真环境中IGJO-TEB算法相较其他算法在路径距离、运行时间两方面分别减短了1.37%~2.65%和10.26%~21.77%。真实场景实验果表明:本文算法能够在各类实际场景下完成路径规划任务,较其他算法具有显著的优越性。 展开更多
关键词 金豺优化算法 时间弹性带算法 路径规划 移动机器人
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未知环境下基于突变定位SAC算法的移动机器人路径规划
14
作者 胡立坤 韦春有 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期455-461,共7页
针对缺乏完整环境信息的条件下移动机器人局部路径规划算法性能提升及深度强化学习智能体训练速度慢的问题,提出了突变定位算法和改进的soft actor-critic(SAC)算法,并将两者结合为突变定位SAC算法。突变定位算法能够在缺乏完备环境信... 针对缺乏完整环境信息的条件下移动机器人局部路径规划算法性能提升及深度强化学习智能体训练速度慢的问题,提出了突变定位算法和改进的soft actor-critic(SAC)算法,并将两者结合为突变定位SAC算法。突变定位算法能够在缺乏完备环境信息的情况下计算子目标点位置,减少移动机器人规划路径的长度。同时,通过引入基于虚拟势场的critic网络改进损失函数和多阶段训练方法,提高SAC智能体的训练速度。实验结果表明,与DDPG、SAC、PER-SAC和HER-TD3相比,突变定位SAC算法在训练时间上分别减少了46.68%、39.50%、20.18%和27.79%。此外,突变定位SAC算法在不同环境下规划路径的长度平均减少了13.71%、10.26%、10.90%和15.89%。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 深度强化学习算法 SAC算法 激光雷达 未知环境
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基于分段评价遗传算法的移动机器人路径规划
15
作者 谢嘉 孙帅浩 +3 位作者 李永国 梁锦涛 金昌兵 陈学飞 《传感技术学报》 北大核心 2025年第6期1064-1071,共8页
针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉... 针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉变异方式,分段评价个体后进行有选择性的交叉和变异,提升算法的寻优能力,加快收敛速度;采用模糊控制在线调节交叉变异概率,避免算法早熟;引入删除算子剔除冗余节点,提高最优解的平滑性;在20×20和30×30地图环境上进行仿真实验,结果表明所提算法具有更强的适应能力,改进型交叉变异能更快地搜索到更优路径,在线调节交叉变异概率很好地避免了算法早熟,最终解在路径长度、收敛速度及平滑度上均有提升。 展开更多
关键词 路径规划 分段评价路径 改进遗传算法 动态权重适应度函数 选择性交叉变异 模糊控制
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多策略改进鲸鱼优化算法的移动机器人路径规划
16
作者 黄开启 许军 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第7期121-125,共5页
在移动机器人路径规划研究中,鉴于传统鲸鱼优化算法(WOA)会出现收敛速率慢、精度不高和容易进入局优等固有的缺陷,提出一种多策略改进的鲸鱼优化算法(MSIWOA)。提出融合Logistic-Tent复合混沌映射与反向学习策略,以改进算法的初始种群... 在移动机器人路径规划研究中,鉴于传统鲸鱼优化算法(WOA)会出现收敛速率慢、精度不高和容易进入局优等固有的缺陷,提出一种多策略改进的鲸鱼优化算法(MSIWOA)。提出融合Logistic-Tent复合混沌映射与反向学习策略,以改进算法的初始种群生成机制。引入非线性收敛因子和自适应惯性权重策略,旨在平衡算法初期探索能力和后期精细化寻优能力。引入随机差分策略,以求提高种群多样性与全局搜索水平。实验结果表明:MSIWOA在基准测试函数上展现出更快的收敛速度和更精确的寻优结果。MSIWOA在最短路径长度、耗时以及拐点数等指标上均表现最优,验证了算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 路径规划 自适应权重 Logistic-Tent复合混沌映射 随机差分策略
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移动机器人路径规划算法综述 被引量：2
17
作者 刘清云 游雄 +2 位作者 张欣 左吉伟 李佳 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期147-156,共10页
路径规划算法是移动机器人实现自主运动的关键技术之一,能够帮助机器人在复杂的环境中优化出最优或次优的路径,使机器人从起点到达目标位置。良好的路径规划算法对提高机器人的性能、适应性和可靠性有重要意义。为全面清楚地了解目前国... 路径规划算法是移动机器人实现自主运动的关键技术之一,能够帮助机器人在复杂的环境中优化出最优或次优的路径,使机器人从起点到达目标位置。良好的路径规划算法对提高机器人的性能、适应性和可靠性有重要意义。为全面清楚地了解目前国内外移动机器人路径规划算法的研究现状,对常用的移动机器人路径规划算法进行总结综述,根据每个算法的原理及特性,首先将路径规划算法分为传统算法、基于采样的算法、智能仿生算法、人工智能算法四大类;然后对每类算法进行细分,并对每个算法的原理及优缺点进行详细介绍,同时展示了一些学者对每个算法局限性的改进;最后总结对比分析每个算法的优缺点,对移动机器人路径规划算法的发展趋势进行归纳,以期为移动机器人路径规划发展提供一定的参考。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划算法 传统算法 基于采样的算法 智能仿生算法 人工智能算法
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基于改进APF-QRRT^(*)策略的移动机器人路径规划 被引量：1
18
作者 刘文浩 余胜东 +4 位作者 吴鸿源 胡文科 李小鹏 蔡博凡 马金玉 《电光与控制》 北大核心 2025年第1期21-26,33,共7页
针对Q-RRT^(*)算法在路径规划过程中无法兼顾可达性和安全性的问题,提出一种改进APF-QRRT^(*)(IAPF-QRRT^(*))路径规划策略。IAPF-QRRT^(*)策略通过Q-RRT^(*)算法获得一组连接起点到终点的离散关键路径点,较传统的快速搜索随机树(RRT^(... 针对Q-RRT^(*)算法在路径规划过程中无法兼顾可达性和安全性的问题,提出一种改进APF-QRRT^(*)(IAPF-QRRT^(*))路径规划策略。IAPF-QRRT^(*)策略通过Q-RRT^(*)算法获得一组连接起点到终点的离散关键路径点,较传统的快速搜索随机树(RRT^(*))算法具备更好的初始解和更快的收敛速度。改进传统人工势场(APF)方法获得一种新的无势正交向量场,在一定条件下使整体排斥向量场与吸引向量场正交,并将其作用于关键路径点,从而提高路径的安全性。将IAPF-QRRT^(*)策略与其他算法比较,通过数值模拟实验证明了所提策略的有效性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 人工势场法 Q-RRT^(*)算法 安全性
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基于搜索步优化A^(*)算法的移动机器人路径规划 被引量：1
19
作者 喻蝶 鲍柏仲 +3 位作者 司言 段暕 詹小斌 史铁林 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第4期1041-1050,共10页
针对在大规模高分辨地图中传统A^(*)算法机器人路径规划存在耗时较高、路径质量较差等问题,提出了一种搜索步优化A^(*)算法。基于三次Hermite曲线构建步长匹配机器人尺寸、线形符合机器人动力学约束的搜索步(连接当前节点至后继节点的... 针对在大规模高分辨地图中传统A^(*)算法机器人路径规划存在耗时较高、路径质量较差等问题,提出了一种搜索步优化A^(*)算法。基于三次Hermite曲线构建步长匹配机器人尺寸、线形符合机器人动力学约束的搜索步(连接当前节点至后继节点的路径边)集合;利用曲线的整段弧长和最大曲率值建立更准确的代价函数。实验结果表明:相较于A^(*)算法规划耗时平均降低51.83%、机器人执行路径的运动耗时平均降低14.07%;相较于HybridA^(*)算法规划耗时平均降低67.65%,运动耗时相近,证明搜索步优化A^(*)算法不仅提高了搜索效率,还通过提高路径质量提升了机器人的运动性能。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 A^(*)算法 参数曲线 搜索步集合
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融合改进A*与DWA的安全移动机器人路径规划 被引量：1
20
作者 赵宇新 张志安 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第5期37-43,共7页
为解决传统A*算法所规划路径安全性不足、遍历节点数过多、路径过于曲折的问题,提出一种通过改进搜索邻域方式提高路径与障碍节点的距离,改进代价函数减少遍历节点数,通过双向遍历去除冗余节点减少路径转折的A*算法。改进DWA算法的评价... 为解决传统A*算法所规划路径安全性不足、遍历节点数过多、路径过于曲折的问题,提出一种通过改进搜索邻域方式提高路径与障碍节点的距离,改进代价函数减少遍历节点数,通过双向遍历去除冗余节点减少路径转折的A*算法。改进DWA算法的评价函数,提高移动机器人与障碍物的安全距离。基于改进后A*算法规划的全局路径,融合改进后的DWA算法,实现移动机器人对动态障碍物和未知静态障碍物的局部避障。通过仿真实验验证对比,证明了改进后的A*算法对于规划路径的安全性、效率、路径质量均有较大的提高,融合改进后的DWA算法后,移动机器人的行驶路径更加安全、平滑。 展开更多
关键词 路径规划 A~*算法 动态窗口法 移动机器人
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