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融合自适应A^(*)算法与轨迹优化的果园移动机器人路径规划方法 被引量:1
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作者 李建平 鲍海波 +6 位作者 邓孝亮 田文斌 王玲 陈度 朱建新 李端 严瑞东 《农业机械学报》 北大核心 2026年第3期206-214,227,共10页
果园移动机器人自主安全作业的实现依赖于高效的路径规划技术。针对现有方法在复杂果园环境中普遍存在的规划效率低、路径折点多、平滑性差等问题,提出一种融合自适应A^(*)算法与轨迹优化的自主路径规划方法,以提升果园移动机器人的自... 果园移动机器人自主安全作业的实现依赖于高效的路径规划技术。针对现有方法在复杂果园环境中普遍存在的规划效率低、路径折点多、平滑性差等问题,提出一种融合自适应A^(*)算法与轨迹优化的自主路径规划方法,以提升果园移动机器人的自主导航与作业性能。首先,构建果园栅格地图模型作为全局规划基础;其次,采用实时优化的代价权重-中心线偏移双函数协同机制增强自适应A^(*)算法,并设计动态5邻域搜索策略进行全局路径搜索;随后,应用三阶贝塞尔曲线进行路径自适应平滑处理,生成满足果园机器人作业要求的曲率连续导航轨迹。基于典型果园环境的仿真试验结果表明,相较于改进A^(*)算法,本方法在无障碍与有障碍场景下,平均路径规划时间分别降低了23.8%(17.15 ms)和23.1%(16.09 ms),路径平均曲率分别降低了10.7%(0.011 m^(-1))和15.8%(0.028 m^(-1))。实地试验表明,平均搜索规划时间分别减少了26.4%(19.01 ms)和27.4%(21.28 ms),路径平均曲率分别降低了7.3%(0.009 m^(-1))和8.7%(0.013 m^(-1))。该方法显著提升了路径规划效率与平滑性,有效满足果园机器人实际作业需求,具备良好的实用价值。 展开更多
关键词 果园移动机器人 路径规划 A^(*)算法 贝塞尔曲线 轨迹优化
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基于水波优化和A^(*)算法的无人机群防空反制系统部署方法
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作者 李翔 罗望春 +2 位作者 张福 张兴华 刘洪驿 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2026年第1期74-82,共9页
【目的】随着无人机群在侦察任务中的广泛应用,优化防空反制系统部署已成为提升防御能力的重要手段。无人机群凭借其高灵活性、强生存能力和低成本特性对传统防空体系构成了严重威胁。单一防空系统难以有效应对多目标协同的无人机群,因... 【目的】随着无人机群在侦察任务中的广泛应用,优化防空反制系统部署已成为提升防御能力的重要手段。无人机群凭借其高灵活性、强生存能力和低成本特性对传统防空体系构成了严重威胁。单一防空系统难以有效应对多目标协同的无人机群,因此,需要通过多系统协同部署,最大化无人机群的飞行成本,迫使其改变路径或放弃任务。本研究旨在设计一种高效的防空反制系统部署方法,以应对无人机群侦察带来的安全挑战。【方法】研究提出了一种基于水波优化(water wave optimization,WWO)和A^(*)算法的防空反制系统部署(water wave and A^(*)deployment,WAD)方法,该方法通过两个核心子模型实现优化:一是构建无人机群的最优路径规划模型,用于计算在给定防空反制系统位置下无人机群的最小飞行成本;二是设计防空反制系统选址优化模型,通过调整系统位置来最大化无人机群的期望飞行成本。WAD算法融合了WWO在全局和局部搜索中的平衡优势以及A^(*)算法在路径规划中的高效性,并通过改进的编解码机制提升了搜索效率,避免其陷入低效解空间。【结果】通过仿真实验验证WAD算法的有效性。实验设计了一个包含4个飞行起点、39个路径点和3个防空反制系统的场景,结果表明WAD算法能够求解出无人机群期望飞行成本的最大值,并输出优化的防空反制系统部署位置及无人机群的飞行路径。种群最佳适应度随迭代次数的增大而快速收敛,平均在30次迭代内达到稳定,表明算法具有较高的精度和计算效率,与传统方法相比,显著缩短了优化时间。【结论】WAD算法为无人机群防空反制系统的优化部署提供了一种高效解决方案。通过集成WWO和A^(*)算法的优势,该方法在全局探索与局部开发之间实现了良好平衡,显著提升了部署方案的收敛速度和优化质量。研究结果表明,本文方法适用于复杂侦察场景下的防御需求。未来可进一步研究动态环境下多目标优化的部署策略,探索防空反制系统间的协同机制,引入实时威胁评估,以适应无人机群技术的快速演变。 展开更多
关键词 无人机群 防空反制系统 部署优化 水波优化 A^(*)算法 路径规划 设施选址 进化算法
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改良催化铁内电解耦合气提回流A^(2)/O-MBBR污水处理效果
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作者 周育红 周凯乐 +1 位作者 于翔 程刚 《应用化工》 北大核心 2026年第3期559-564,共6页
以3层铜网等间距分割内电解填料对催化铁内电解进行改良,研究了改良催化铁内电解预处理对气提回流A^(2)/O-MBBR的影响。结果表明,当气提回流A^(2)/O-MBBR进水完全为催化铁内电解出水时,耦合系统对COD、NH_(3)-N、TN、TP的去除率分别为95... 以3层铜网等间距分割内电解填料对催化铁内电解进行改良,研究了改良催化铁内电解预处理对气提回流A^(2)/O-MBBR的影响。结果表明,当气提回流A^(2)/O-MBBR进水完全为催化铁内电解出水时,耦合系统对COD、NH_(3)-N、TN、TP的去除率分别为95.27%,97.37%,87.72%和94.80%,出水浓度达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918—2002)一级A标准。连续运行结果显示,耦合系统对COD、NH_(3)-N、TN、TP的去除率分别为95.18%,96.10%,86.65%,94.74%,出水浓度分别为14.24,1.85,6.09,0.28 mg/L,也远低于一级A标准,其中改良催化铁内电解对TP的平均去除率为76.74%,耦合工艺好氧池内单位容积生物膜量比单独生物工艺生物膜量高出18.00%。相比传统的生物+化学除磷技术来说,改良催化铁内电解耦合气提回流A^(2)/O-MBBR系统省去了化学除磷的费用,降低了运行成本,为除磷技术提供了新思路。 展开更多
关键词 催化铁内电解 气提回流 A^(2)/O-MBBR 耦合系统 除磷
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基于正六边形栅格和A^(*)算法的船舶路径规划方法
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作者 刘钊 康子悦 +1 位作者 杨帆 罗辰汉 《中国航海》 北大核心 2026年第1期38-45,55,共9页
针对传统正方形栅格在船舶路径规划中存在的安全裕度不足、搜索效率不高以及难以满足船舶运动特性的缺陷,提出一种基于六边形栅格与改进A^(*)算法的船舶路径规划方法。根据正六边形栅格的几何特性与船舶避碰安全距离,构建六边形栅格邻... 针对传统正方形栅格在船舶路径规划中存在的安全裕度不足、搜索效率不高以及难以满足船舶运动特性的缺陷,提出一种基于六边形栅格与改进A^(*)算法的船舶路径规划方法。根据正六边形栅格的几何特性与船舶避碰安全距离,构建六边形栅格邻域模型,并设计适用于六边形栅格的节点编码方法;结合船舶惯性运动特性与转向约束,建立船舶在六边形栅格中的运动代价模型;在此基础上,对传统A^(*)算法进行启发函数与转向代价改进,提出面向船舶路径规划的六边形栅格搜索算法。对比试验结果表明:与正方形栅格8邻域方法相比,六边形栅格可在保持安全距离的前提下使路径长度缩短5.51%,搜索次数减少30.7%;与正方形栅格4邻域方法相比,路径长度缩短17.0%,转向点数量减少38.6%。基于六边形栅格地图生成的路径更平滑、转向更符合船舶操纵特性。 展开更多
关键词 智能航行 船舶路径规划 六边形栅格 改进A^(*)算法 船舶操纵性
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基于RANSAC与改进A^(*)算法的果园移动机器人路径规划研究 被引量:1
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作者 王明之 吕强 +3 位作者 蒋杰 林刚 唐超 张皓杨 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期216-228,共13页
针对果园移动机器人在全局路径规划中存在的搜索时间长、安全性低、冗余节点多、路径不平滑以及行间作业精度不高等问题,研究提出一种基于RANSAC(Random Sample Consensus)算法与改进A^(*)算法的路径规划方案。该方案首先利用RANSAC算... 针对果园移动机器人在全局路径规划中存在的搜索时间长、安全性低、冗余节点多、路径不平滑以及行间作业精度不高等问题,研究提出一种基于RANSAC(Random Sample Consensus)算法与改进A^(*)算法的路径规划方案。该方案首先利用RANSAC算法拟合树行直线并提取果树行间中线,为后续改进A^(*)算法提供最优中线参考路径;然后,在A^(*)算法中引入中线栅格缩减策略,引导A^(*)算法优先将中线作为最终路径;接着,对预估函数进行优化以提高运算效率,加入排斥力场函数以提升路径安全性;最后,结合安全距离阈值剔除冗余节点方法以消除多余节点,并采用三次均匀B样条曲线对路径进行平滑处理。在A^(*)算法仿真对比试验中,本文改进A^(*)算法相对于其他算法计算效率更高,生成路径更为安全平滑;在果园仿真栅格地图算法对比试验中,本文算法对于其他算法能规划出更高质量的行间中线路径;在模拟果园路径跟踪试验中,本文算法横向偏差均小于其他算法,适用性更强。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 A^(*)算法 随机抽样一致算法 果园
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基于改进A^(*)和DWA融合的移动机器人路径规划
6
作者 冯志乾 王欣 吴迪 《计算机应用与软件》 北大核心 2026年第2期340-346,共7页
针对移动机器人在路径规划与导航中单一算法无法同时满足路径最优和实时避障的问题,提出一种将改进的A^(*)算法和动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)融合的导航算法。在A算法中将量化的障碍物信息作为启发函数的自适应调节权重,... 针对移动机器人在路径规划与导航中单一算法无法同时满足路径最优和实时避障的问题,提出一种将改进的A^(*)算法和动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)融合的导航算法。在A算法中将量化的障碍物信息作为启发函数的自适应调节权重,提高算法的搜索效率,使用向量法去除共线节点,提取关键点法去除多余转折点,提高路径平滑度。对DWA中目标不可达和规划路径与全局路径不贴合的问题,动态调整方位角以及引入距离目标点评价函数,改进后的算法路径更加贴近全局路径。结合关键点信息将两种算法融合。通过仿真实验对比,表明改进的A和DWA融合算法在未知静态和动态环境中都具有良好表现。 展开更多
关键词 改进A^(*) 算法 路径规划 DWA 移动机器人
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面向多层复杂结构的立体A^(*)路径规划算法研究
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作者 田维野 陈于涛 +1 位作者 谢勇 贺聪炜 《系统工程与电子技术》 北大核心 2026年第2期535-544,共10页
针对复杂多层结构及局部不连通问题,提出面向多层复杂结构的立体A^(*)路径规划算法。首先,将多层复杂结构转换为无向赋权图,并且以最小化路径的总权值为目标,建立了多层复杂结构路径规划的数学模型;随后,考虑不同层级之间的连接及层内... 针对复杂多层结构及局部不连通问题,提出面向多层复杂结构的立体A^(*)路径规划算法。首先,将多层复杂结构转换为无向赋权图,并且以最小化路径的总权值为目标,建立了多层复杂结构路径规划的数学模型;随后,考虑不同层级之间的连接及层内局部不连通性,分别设计多层单向导航启发式策略和跨层双向绕行启发式策略,并基于两种启发式策略,提出一种新型的立体A^(*)路径规划算法。最后,与传统A^(*)算法、双向A^(*)算法和Dijkstra算法进行了对比实验。实验结果表明,本文提出的算法能有效处理复杂多层结构路径规划及局部不连通问题,在收敛速度和解的质量方面更具优越性。 展开更多
关键词 路径规划 多层结构 局部不连通 A^(*)算法
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连续障碍物环境中安全高效的A^(∗)路径规划算法
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作者 黄家博 陈春梅 +2 位作者 龚渔民 刘桂华 徐敏 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2026年第2期252-266,共15页
针对A^(∗)算法在大范围连续障碍物环境中存在时间效率低、遍历节点数过多、安全性低及路径不平滑的问题,提出一种改进的A^(∗)算法。首先,提出8种双层5领域来提高时间效率和路径平滑度,并设计边界拓展和满障碍物拓展的方法来解决使用小... 针对A^(∗)算法在大范围连续障碍物环境中存在时间效率低、遍历节点数过多、安全性低及路径不平滑的问题,提出一种改进的A^(∗)算法。首先,提出8种双层5领域来提高时间效率和路径平滑度,并设计边界拓展和满障碍物拓展的方法来解决使用小邻域搜索陷入死锁的问题;其次,提出一种启发函数分层策略,该策略将搜索区域分层并根据分层阈值赋予不同层启发函数不同权重,从而减少遍历节点数及进一步提高时间效率;最后,提出一种安全探测的方法来使路径与障碍物保持安全距离。与不同环境下的5种算法相比,仿真实验表明改进A^(∗)算法的运行时间平均减少了30.9%,路径安全性平均提高了14.7%。此外,改进A^(∗)算法的路径平滑度较高,综合性能优于其他5种算法。所提出的改进A^(∗)算法不仅能在大范围连续障碍物环境中满足移动机器人安全高效的路径规划需求,还在不同环境中表现出更强的鲁棒性。在不对路径进行二次规划的情况下改进A^(∗)算法的路径也能具有较高的平滑度。 展开更多
关键词 路径规划 A^(∗)算法 移动机器人 小邻域搜索 连续障碍物环境
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基于A^(*)与DWA算法的果园导航机器人研究
9
作者 王晶 高亚鹏 李海芳 《电子测量技术》 北大核心 2026年第3期98-110,共13页
路径规划算法是移动机器人实现导航技术的关键。针对果园环境中传统路径规划算法在节点遍历、搜索效率、路径平滑性及避障能力等方面的不足,本文提出了一种改进A^(*)算法与DWA算法结合的路径规划方法,有效提升规划路径的全局最优性和实... 路径规划算法是移动机器人实现导航技术的关键。针对果园环境中传统路径规划算法在节点遍历、搜索效率、路径平滑性及避障能力等方面的不足,本文提出了一种改进A^(*)算法与DWA算法结合的路径规划方法,有效提升规划路径的全局最优性和实时避障能力。首先采用三维点云数据构建二维栅格地图,为导航机器人提供精确的环境模型。通过矩形扩展搜索策略优化传统A^(*)算法的邻域搜索方式,结合关键路径节点选取方法和基于动态相切圆的路径平滑技术,生成符合果园作业需求的全局路径。优化传统DWA算法的评价函数,引入角度偏差、路径偏离及障碍物信息等因素,提高避障决策的全局导向性和局部响应能力。最后,构建改进A^(*)算法与改进DWA算法的融合架构,实现全局导航与局部避障的协同工作。仿真结果表明,本文改进算法在路径规划效率、路径质量及避障能力等方面具有显著优势,满足了果园环境下移动机器人路径规划的实际需求,有效支撑了果园智能化管理的需求。 展开更多
关键词 果园导航 A^(*)算法 DWA算法 融合方法 路径规划
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基于自由区域提取关键点构建图结构结合A^(*)的路径规划算法
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作者 王朝阳 蒋林 +3 位作者 杨婉振 万乐 汤勃 朱建阳 《机床与液压》 北大核心 2026年第5期38-47,共10页
针对目前Voronoi图路径规划算法实时性差、骨架提取过程耗时长、规划的路径曲折冗余的问题,提出一种基于自由区域的骨架关键点构建骨架图结构结合A^(*)算法的路径规划算法。对路径规划的栅格地图进行预处理,去除地图噪声和边缘毛刺,改... 针对目前Voronoi图路径规划算法实时性差、骨架提取过程耗时长、规划的路径曲折冗余的问题,提出一种基于自由区域的骨架关键点构建骨架图结构结合A^(*)算法的路径规划算法。对路径规划的栅格地图进行预处理,去除地图噪声和边缘毛刺,改进骨架提取算法,使其仅对地图中自由区域提取骨架,从而显著降低骨架提取时间。利用骨架关键点及其连接关系构建骨架图结构,骨架图结构能够显著简化环境信息,使路径规划算法在搜索过程中更加专注于关键路径,并将骨架图结构引入到A^(*)算法的评估函数中,有效解决Voronoi图路径曲折冗余问题。在家庭与多障碍物仿真环境中,与文献[6]的Voronoi改进算法对比实验表明:所提算法规划的路径长度平均减少13.23%,路径平滑度显著提升,消除了短距离规划中的冗余转折;规划时间平均降低34.46%,搜索效率明显改善。在实际机器人导航实验中,文中算法生成的路径在保持安全距离的同时更直接,验证了其在实际场景中的有效性与鲁棒性。文中算法所得的规划时间,规划路径长度较对比算法更少,显著提升了机器人路径规划的实时性和效率。算法在减少计算开销的同时生成更平滑、安全的路径,适用于复杂环境的实时导航需求,为机器人全局路径规划提供了高效可行的解决方案。 展开更多
关键词 路径规划 VORONOI图 A^(*)算法 骨架提取
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核设施放射性环境中A^(*)算法改进及其路径平滑优化研究
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作者 张彪 蔡幸福 +2 位作者 李国强 李晓梦 彭敏俊 《原子能科学技术》 北大核心 2026年第1期103-109,共7页
针对传统A^(*)算法的搜索效率低下和路径呈折线形状问题,本文进行了优化。将A^(*)算法的启发式函数定义为预估剂量,并提出了一种权重方案,以平衡实际代价与预估代价,从而在保证高效搜索的同时确保人员在行走路径上受到的总累积剂量更低... 针对传统A^(*)算法的搜索效率低下和路径呈折线形状问题,本文进行了优化。将A^(*)算法的启发式函数定义为预估剂量,并提出了一种权重方案,以平衡实际代价与预估代价,从而在保证高效搜索的同时确保人员在行走路径上受到的总累积剂量更低。为使算法更贴合实际工程应用,采用均匀细分原理,对折线形式的路径进行了平滑优化,并计算了路径平滑后的总累积剂量,使用反距离权重插值算法补充栅格边缘的剂量值。结果表明所提出的改进A^(*)算法在总累积剂量和搜索效率方面均优于传统A^(*)算法。本文方法实现了搜索效率与辐射防护效果的双重优化,即在保证高效搜索的同时,使总累积剂量保持在较低水平。平滑后的路径的总累积剂量比未平滑的路径降低了12.0%,路径长度缩短了4.39%。结果表明,本文的改进算法与平滑优化的方法,可以为核设施放射性环境中的人员提供快速、低剂量且更符合实际应用的路径,从而为人员的辐射安全提供有效保障。 展开更多
关键词 A^(*)算法 启发式函数 平滑优化 反距离权重插值算法
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基于改进A^(*)-人工势场算法的动态路径规划研究
12
作者 李鹤 徐义春 张上 《现代电子技术》 北大核心 2026年第10期166-171,共6页
动态实时环境下的自动寻路与避障是自动引导车日常工作中必须面对的重大挑战。针对A^(*)算法存在的搜索节点较多、人工势场(APF)算法稳定性不足等问题,提出一种基于改进A^(*)算法和改进人工势场算法的融合算法,用于解决自动引导车的动... 动态实时环境下的自动寻路与避障是自动引导车日常工作中必须面对的重大挑战。针对A^(*)算法存在的搜索节点较多、人工势场(APF)算法稳定性不足等问题,提出一种基于改进A^(*)算法和改进人工势场算法的融合算法,用于解决自动引导车的动态路径规划问题。在A^(*)算法启发函数中增加障碍物惩罚因子,减少无关节点扩展;在人工势场法中引入指数衰减因子,调整斥力势场的合理性。依据自动引导车与障碍物、目标点的距离及障碍物数量动态调整算法参数,提升避障时的稳定性;引入分层规划架构,将两种改进算法有效融合并优化规划路径。最后,通过两类场景下的仿真实验,从路径长度、规划用时、终点到达率三个方面进行对比分析。仿真结果表明,该融合算法所规划路径质量优、效率高且安全性强。 展开更多
关键词 动态路径规划 A^(*)算法 人工势场算法 融合算法 动态避障 自动引导车
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基于改进A^(*)算法的人工智能鱼三维路径规划
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作者 宋逸龙 陈明 +2 位作者 金擎 张蕾 吴振阳 《渔业现代化》 北大核心 2026年第1期144-152,共9页
针对人工智能鱼在静态三维水下环境中路径规划存在三维环境适应性差、路线冗余节点多、运动不自然的问题,本研究提出一种融合改进A^(*)算法与贝塞尔曲线优化的路径规划方法。首先,采用切比雪夫启发函数优化空间对角移动的代价计算,以提... 针对人工智能鱼在静态三维水下环境中路径规划存在三维环境适应性差、路线冗余节点多、运动不自然的问题,本研究提出一种融合改进A^(*)算法与贝塞尔曲线优化的路径规划方法。首先,采用切比雪夫启发函数优化空间对角移动的代价计算,以提升算法对三维环境的适应性;其次,通过引入基于三角形网格精确碰撞检测机制保证路径无碰撞,并且显著简化路径节点;最后,在转向点处采用二次贝塞尔曲线进行局部平滑处理,生成符合鱼类游动特性的轨迹。结果显示:改进算法在保障路径安全的前提下,在静态水下礁石区环境和静态水草与珊瑚区环境中进行测试,路径长度平均缩短了9.9%,转折点数显著降低了71.5%,路径平滑度显著提升,有效克服了传统A^(*)算法路径转折多、运动不连贯的缺陷,为人工智能鱼提供了高效、逼真的三维运动规划方案。 展开更多
关键词 人工智能鱼 路径规划 A^(*)算法 贝塞尔曲线
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改进的移动机器人安全路径规划A^(*)算法
14
作者 王魏婧 徐向荣 +1 位作者 缪海宁 崔欢欢 《传感器与微系统》 北大核心 2026年第5期149-154,共6页
针对传统A^(*)算法路径规划中搜索效率低、路径不平滑及距离障碍物较近的问题,提出了一种改进的A*算法。首先,该算法通过障碍物分布自适应选择搜索邻域,避免冗余节点扩展;依据与最近障碍物的距离,进行安全检测,确保路径安全;其次,增设... 针对传统A^(*)算法路径规划中搜索效率低、路径不平滑及距离障碍物较近的问题,提出了一种改进的A*算法。首先,该算法通过障碍物分布自适应选择搜索邻域,避免冗余节点扩展;依据与最近障碍物的距离,进行安全检测,确保路径安全;其次,增设目标导向角,对启发函数进行动态加权,提高搜索效率;最后,对生成路径节点评估并正反双向剔除冗余点,使用三次B样条曲线优化路径。仿真结果表明,在简单和复杂场景中,改进后的A*算法速度相较于传统A*算法提升52.90%~80.05%和44.77%~71.41%,遍历节点数减少61.02%~77.71%和55.56%~72.93%,且改进后的A*算法路径更加平滑。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 A^(*)算法 启发函数
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基于分层非均匀采样和改进A^(*)算法的超大规模三维空间路径规划算法
15
作者 王文萱 宁芊 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第5期1386-1392,共7页
针对超大规模复杂空间中的电缆路径规划问题,提出了一种结合非均匀采样和改进A^(*)算法的路径规划方法。该方法通过对空间进行合理划分、评估区域重要性以及采用动态加密采样机制,有效提高了路径图的构建效率与质量。在此基础上,针对电... 针对超大规模复杂空间中的电缆路径规划问题,提出了一种结合非均匀采样和改进A^(*)算法的路径规划方法。该方法通过对空间进行合理划分、评估区域重要性以及采用动态加密采样机制,有效提高了路径图的构建效率与质量。在此基础上,针对电缆布线的实际工程需求,对传统A^(*)算法进行了针对性改进,提升了其在大规模复杂环境下的性能表现。实验结果表明,该算法在模拟环境和真实核岛模型中,在计算效率和路径质量方面均显著优于传统路径规划算法。此外,进一步在1015超大量级三维体素核岛模型中进行了验证,结果证明该算法具有较强的有效性和鲁棒性,能够在大规模场景中实现高效、可靠的电缆路径规划。该研究为超大规模复杂环境下的电缆布线问题提供了一种新的解决思路,具有较强的应用前景和实际工程价值。 展开更多
关键词 核电站 核岛 电缆布线规划 非均匀采样 A^(*)算法
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一种扩展搜索邻域A^(*)算法的机器人路径规划
16
作者 葛超 张嘉滨 +1 位作者 王蕾 赵志伟 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期339-343,共5页
针对A^(*)算法在复杂环境下计算时间长、拐点过多、转角过大等问题,提出了一种扩展搜索邻域的A^(*)算法。首先,对A^(*)算法的估计函数f(n)进行改进,使启发函数h(n)的权值紧随路径动态变化;然后,提出一种新型24邻域搜索法,使路径的最小... 针对A^(*)算法在复杂环境下计算时间长、拐点过多、转角过大等问题,提出了一种扩展搜索邻域的A^(*)算法。首先,对A^(*)算法的估计函数f(n)进行改进,使启发函数h(n)的权值紧随路径动态变化;然后,提出一种新型24邻域搜索法,使路径的最小转角调整为π20,搜索方向扩展到24个;最后,增加了凹形障碍物检测函数,使路径能规避障碍物陷阱。通过仿真实验表明,机器人使用该算法规划出的路径长度更短,拐点数量下降和转角角度减少,路径更加平滑,有效提高了机器人路径规划性能。 展开更多
关键词 A^(*)算法 路径规划 扩展搜索邻域 机器人 启发函数 障碍物检测
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基于改进A^(*)算法与B样条曲线的果园履带机路径规划
17
作者 陈天嘉 吴春笃 陈立邦 《农机化研究》 北大核心 2026年第8期129-136,共8页
针对传统A^(*)算法在果园履带机路径规划中存在的路径急转弯多、曲率不连续、路径紧贴障碍物等问题,提出了一种改进A^(*)算法与B样条曲线拟合算法相结合的路径规划方法。通过引入动态权重调控策略、方向性约束和曲率代价项,优化传统A^(*... 针对传统A^(*)算法在果园履带机路径规划中存在的路径急转弯多、曲率不连续、路径紧贴障碍物等问题,提出了一种改进A^(*)算法与B样条曲线拟合算法相结合的路径规划方法。通过引入动态权重调控策略、方向性约束和曲率代价项,优化传统A^(*)算法的路径搜索效率和路径质量。同时,采用B样条曲线拟合算法对初始路径进行平滑优化,生成满足履带机运动学约束的连续路径。仿真试验分别在无膨胀层与有膨胀层果园环境下进行,结果表明:与传统A^(*)算法相比,改进算法在无膨胀条件下,路径搜索时间缩短46.35%,迭代次数减少25%,评估节点数减少39.70%;在有膨胀条件下,路径最大曲率降低33.82%,平均曲率降低64.15%,路径更加平滑且避障效果显著。本文方法有效提升了果园履带机的路径规划效率和质量,满足果园复杂环境下的作业需求。 展开更多
关键词 果园履带机 路径规划 改进A^(*)算法 B样条曲线 曲率约束
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基于改进A^(*)-DWA算法的移动机器人避障技术
18
作者 余风军 周晓平 《现代制造工程》 北大核心 2026年第2期30-34,65,共6页
为解决传统A^(*)算法在实际应用中存在的动态性不足、避障效率低及运行时间长等问题,提出一种考虑运动学约束A^(*)算法与动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)相结合的方法。首先,在考虑机器人运动学的基础上,改进A^(*)算法的节点... 为解决传统A^(*)算法在实际应用中存在的动态性不足、避障效率低及运行时间长等问题,提出一种考虑运动学约束A^(*)算法与动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)相结合的方法。首先,在考虑机器人运动学的基础上,改进A^(*)算法的节点扩展方法和启发函数模型,以提高搜索效率并减少路径转向次数,从而使得A^(*)算法生成的路径更好地满足机器人运动约束。其次,优化DWA算法的路径评价函数,使DWA算法规划的局部路径更加平滑连贯,更有利于机器人运动执行。最后,从A^(*)算法规划的全局路径中提取关键节点,指导DWA算法进行局部规划和动态避障。仿真结果表明,改进A^(*)-DWA算法较其他算法规划耗时最多节约45.09%,行驶距离最多减少13.49%。实验验证了改进A^(*)-DWA算法的有效性。 展开更多
关键词 A^(*)算法 动态窗口法 机器人 避障 运动学约束 路径评价
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改进双向A^(*)算法在室内机器人导航全局路径规划中的应用
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作者 彭真 罗小龙 +1 位作者 闵晨宇 相龙伟 《现代电子技术》 北大核心 2026年第9期172-177,184,共7页
针对复杂室内场景(多闭合、单出口地形)下传统路径规划算法存在冗余节点多、效率低的问题,文中提出一种改进双向A^(*)算法。首先,通过中点偏移和计算跳跃点生成动态起算点,统一出发点的目标方向与实际方向;其次,通过XY逼近策略减少探索... 针对复杂室内场景(多闭合、单出口地形)下传统路径规划算法存在冗余节点多、效率低的问题,文中提出一种改进双向A^(*)算法。首先,通过中点偏移和计算跳跃点生成动态起算点,统一出发点的目标方向与实际方向;其次,通过XY逼近策略减少探索中的无效节点;最后,改进启发函数,考虑障碍因素,给预估代价添加增量,并以该节点到目标节点的距离与起止点距离的比值作为增量的衰减因子。基于仿真实验,对比A^(*)、加权A^(*)、双向A^(*)、跳点搜索与所提方法。实验结果表明,改进方法在探索节点数、运算时间以及内存消耗上均有优势,且路径接近最优。该方法可以应用于机器人导航、智能仓储等电子技术领域,为低算力设备的路径规划提供了一种高效解决方案。 展开更多
关键词 机器人导航 改进双向A^(*)算法 路径搜索 特殊地形 逼近法 冗余节点
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PID Steering Control Method of Agricultural Robot Based on Fusion of Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithm 被引量:1
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作者 ZHAO Longlian ZHANG Jiachuang +2 位作者 LI Mei DONG Zhicheng LI Junhui 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期358-367,共10页
Aiming to solve the steering instability and hysteresis of agricultural robots in the process of movement,a fusion PID control method of particle swarm optimization(PSO)and genetic algorithm(GA)was proposed.The fusion... Aiming to solve the steering instability and hysteresis of agricultural robots in the process of movement,a fusion PID control method of particle swarm optimization(PSO)and genetic algorithm(GA)was proposed.The fusion algorithm took advantage of the fast optimization ability of PSO to optimize the population screening link of GA.The Simulink simulation results showed that the convergence of the fitness function of the fusion algorithm was accelerated,the system response adjustment time was reduced,and the overshoot was almost zero.Then the algorithm was applied to the steering test of agricultural robot in various scenes.After modeling the steering system of agricultural robot,the steering test results in the unloaded suspended state showed that the PID control based on fusion algorithm reduced the rise time,response adjustment time and overshoot of the system,and improved the response speed and stability of the system,compared with the artificial trial and error PID control and the PID control based on GA.The actual road steering test results showed that the PID control response rise time based on the fusion algorithm was the shortest,about 4.43 s.When the target pulse number was set to 100,the actual mean value in the steady-state regulation stage was about 102.9,which was the closest to the target value among the three control methods,and the overshoot was reduced at the same time.The steering test results under various scene states showed that the PID control based on the proposed fusion algorithm had good anti-interference ability,it can adapt to the changes of environment and load and improve the performance of the control system.It was effective in the steering control of agricultural robot.This method can provide a reference for the precise steering control of other robots. 展开更多
关键词 agricultural robot steering PID control particle swarm optimization algorithm genetic algorithm
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