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基于改进A^(*)算法与动态窗口法融合的机器人随机避障方法研究
被引量：
100
1
作者
迟旭
李花
费继友
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期132-140,共9页
针对机器人在存在随机障碍物环境中采用A^(*)算法规划路径会出现碰撞或路径规划失败的问题,提出了一种将改进A^(*)算法与动态窗口法相融合的机器人随机避障方法。在改进A^(*)算法中,首先优化了搜索点选取策略和评价函数,提高了A^(*)算...
针对机器人在存在随机障碍物环境中采用A^(*)算法规划路径会出现碰撞或路径规划失败的问题,提出了一种将改进A^(*)算法与动态窗口法相融合的机器人随机避障方法。在改进A^(*)算法中,首先优化了搜索点选取策略和评价函数,提高了A^(*)算法的搜索效率;然后提出冗余点删除策略,剔除路径中的冗余节点,并在每两个相邻节点间采用动态窗口法进行局部规划,确保在全局最优路径基础之上,实时随机避障,使机器人顺利到达目标点。实验结果表明,改进A^(*)算法较传统A^(*)算法平均可减少4.39%的路径长度和65.56%的计算时长,融合动态窗口法后,能在全局路径基础上修正局部路径,实现随机避障,验证了该算法的有效性。
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关键词
机器人
路径规划
随机避障
改进
A^(*)
算法
融合
动态
窗口
法
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职称材料
基于改进A^(*)和DWA融合的机器人路径规划
2
作者
崔鹏鹏
张梅
周伸伸
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第7期144-148,154,共6页
针对传统A^(*)算法在复杂环境中存在的路径冗余、贴近障碍物及动态避障不足等问题,以及动态窗口法(DWA)算法易陷入局部最优、动态响应滞后等问题,本文提出一种改进A^(*)与DWA算法融合的路径规划算法,融合算法将全局路径关键节点与动态...
针对传统A^(*)算法在复杂环境中存在的路径冗余、贴近障碍物及动态避障不足等问题,以及动态窗口法(DWA)算法易陷入局部最优、动态响应滞后等问题,本文提出一种改进A^(*)与DWA算法融合的路径规划算法,融合算法将全局路径关键节点与动态避障结合,兼顾全局最优与动态适应性。在全局规划中,改进A^(*)算法通过自适应评价函数动态调整启发式权重,引入安全距离惩罚项与障碍物密度感知机制,来优化路径安全性与平滑性,并结合线段可达性检测策略消除冗余转折点;在局部规划中,改进DWA算法通过多目标评价函数融合全局路径跟踪、障碍物距离及轨迹平滑性指标,增强避障灵活性与实时性。实验结果表明,该算法在路径全局最优性、动态避障效率及轨迹平滑度方面均表现出显著优势。
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关键词
机器人路径规划
改进
A^(*)
算法
改进动态窗口法算法
融合
算法
动态
避障
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职称材料
题名
基于改进A^(*)算法与动态窗口法融合的机器人随机避障方法研究
被引量：
100
1
作者
迟旭
李花
费继友
机构
大连交通大学机械工程学院
大连交通大学机车车辆工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期132-140,共9页
基金
国家自然科学基金(62001079)项目资助
文摘
针对机器人在存在随机障碍物环境中采用A^(*)算法规划路径会出现碰撞或路径规划失败的问题,提出了一种将改进A^(*)算法与动态窗口法相融合的机器人随机避障方法。在改进A^(*)算法中,首先优化了搜索点选取策略和评价函数,提高了A^(*)算法的搜索效率;然后提出冗余点删除策略,剔除路径中的冗余节点,并在每两个相邻节点间采用动态窗口法进行局部规划,确保在全局最优路径基础之上,实时随机避障,使机器人顺利到达目标点。实验结果表明,改进A^(*)算法较传统A^(*)算法平均可减少4.39%的路径长度和65.56%的计算时长,融合动态窗口法后,能在全局路径基础上修正局部路径,实现随机避障,验证了该算法的有效性。
关键词
机器人
路径规划
随机避障
改进
A^(*)
算法
融合
动态
窗口
法
Keywords
robot
path planning
random obstrcle avoidance
improved A^(*) algorithm fusing dynamic window method
分类号
TH166 [机械工程—机械制造及自动化]
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于改进A^(*)和DWA融合的机器人路径规划
2
作者
崔鹏鹏
张梅
周伸伸
机构
安徽理工大学电气与信息工程学院
出处
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第7期144-148,154,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(52374154)。
文摘
针对传统A^(*)算法在复杂环境中存在的路径冗余、贴近障碍物及动态避障不足等问题,以及动态窗口法(DWA)算法易陷入局部最优、动态响应滞后等问题,本文提出一种改进A^(*)与DWA算法融合的路径规划算法,融合算法将全局路径关键节点与动态避障结合,兼顾全局最优与动态适应性。在全局规划中,改进A^(*)算法通过自适应评价函数动态调整启发式权重,引入安全距离惩罚项与障碍物密度感知机制,来优化路径安全性与平滑性,并结合线段可达性检测策略消除冗余转折点;在局部规划中,改进DWA算法通过多目标评价函数融合全局路径跟踪、障碍物距离及轨迹平滑性指标,增强避障灵活性与实时性。实验结果表明,该算法在路径全局最优性、动态避障效率及轨迹平滑度方面均表现出显著优势。
关键词
机器人路径规划
改进
A^(*)
算法
改进动态窗口法算法
融合
算法
动态
避障
Keywords
robotic path planning
improved A^(*)algorithm
improved DWA algorithm
integrated algorithm
dynamic obstacle avoidan
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
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作者
出处
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1
基于改进A^(*)算法与动态窗口法融合的机器人随机避障方法研究
迟旭
李花
费继友
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
100
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职称材料
2
基于改进A^(*)和DWA融合的机器人路径规划
崔鹏鹏
张梅
周伸伸
《传感器与微系统》
北大核心
2025
0
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职称材料
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