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基于改进A^(*)算法的水空两栖机器人多目标路径规划 被引量：3
1
作者 沈跃 孙浩 +2 位作者 沈亚运 郭奕 刘慧 《农业工程学报》 北大核心 2025年第6期62-70,共9页
实现水空两栖机器人安全、高效进行多目标点跨塘水质检测作业,减少传统水质检测模式时间及经济成本,合理的路径规划十分重要。针对传统A^(*)算法路径曲折、搜索效率低、无法考虑多栖机器人约束特性等问题,该研究提出一种改进A^(*)的水... 实现水空两栖机器人安全、高效进行多目标点跨塘水质检测作业,减少传统水质检测模式时间及经济成本,合理的路径规划十分重要。针对传统A^(*)算法路径曲折、搜索效率低、无法考虑多栖机器人约束特性等问题,该研究提出一种改进A^(*)的水空两栖机器人路径规划算法。首先采集障碍物分布情况和高度信息,建立多水域2.5维栅格地图;其次在A^(*)算法评价函数中加入能耗、时间及安全代价,通过调节不同权重获取相应初始路径;然后通过动态分配权重改进启发式函数,加快搜索效率,并利用目标成本函数对所有目标进行优先级判定,实现多目标路径规划;最后通过增加空中模态切换点、删除冗余点及采用B样条曲线优化路径,生成可连接多水域多水质检测点的三维平滑轨迹。仿真试验结果表明:与传统A^(*)算法和陆空A^(*)算法相比,改进A^(*)算法迭代次数分别减少70.04%与68.07%,路径长度分别减少35.44%与7.6%,总转角分别减小83.63%与8.65%,危险节点数分别减少80.67%与33.33%。真实水域试验表明:改进A^(*)算法的迭代次数比传统A^(*)算法和陆空A^(*)算法减少84.89%与83.78%,路径长度分别减少12%与0.6%,总转角分别减小73.21%与22.1%,危险节点数分别减少84.62%与80%,可规划出通过多个目标点的安全、平滑路径,有效提高水质检测效率,为多栖机器人自主导航提供参考。 展开更多
关键词 多目标 路径规划 水空两栖机器人 A^(*)算法 轨迹优化
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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
2
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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基于改进A^(*)平滑性路径规划算法研究 被引量：1
3
作者 王云亮 张赛 吴艳娟 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第1期258-263,276,共7页
为了解决传统A^(*)算法执行效率不高,转折点过多等问题,提出一种基于优化关键点选取和平滑路径的改进A^(*)算法。首先运用一种改进跳点搜索算法对A^(*)算法加快跳点搜索速度并对扩展子节点进行遴选,引入RRT*中剪枝思想在二次路径规划时... 为了解决传统A^(*)算法执行效率不高,转折点过多等问题,提出一种基于优化关键点选取和平滑路径的改进A^(*)算法。首先运用一种改进跳点搜索算法对A^(*)算法加快跳点搜索速度并对扩展子节点进行遴选,引入RRT*中剪枝思想在二次路径规划时剔除非必要的节点。最后将A^(*)算法结合Bezier曲线对生成路径进行平滑性处理。为测试改进A^(*)算法的可行性与有效性,在多种不同尺寸规格的栅格地图中和移动机器人平台上进行对比仿真实验。结果表明,改进后A^(*)算法相比于原A^(*)算法生成扩展节点数量更少、寻路时间缩短、执行效率更高,改进后A^(*)算法路径规划性能得到明显提升。 展开更多
关键词 移动机器人 A^(*)算法 贝塞尔曲线 路径规划
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改进A^(*)算法融合DWA机器人路径规划研究 被引量：3
4
作者 曾宪阳 张加旺 《电子测量技术》 北大核心 2025年第6期20-27,共8页
在物流机器人运输流程中,路径规划是核心环节,面临路径不够平滑及算法搜索效率低下的挑战。A^(*)算法作为广泛应用的全局路径规划方法,在应用于物流机器人时存在无法有效实现路径平滑等问题。为此,对传统A^(*)算法进行了改进,通过动态... 在物流机器人运输流程中,路径规划是核心环节,面临路径不够平滑及算法搜索效率低下的挑战。A^(*)算法作为广泛应用的全局路径规划方法,在应用于物流机器人时存在无法有效实现路径平滑等问题。为此,对传统A^(*)算法进行了改进,通过动态加权处理启发函数,并利用Floyd算法去除路径中的冗余点,同时引入安全距离机制以防碰撞。此外,还对路径进行了平滑优化,以更好地适应物流机器人的实际移动需求。MATLAB仿真结果显示,改进后的A^(*)算法相比传统算法在转折点数量上平均减少了58.5%,路径长度缩短了3.19%,遍历点数降低了59.9%。进一步结合DWA算法进行局部路径规划,实现了避障功能。通过仿真和实车实验验证了该融合算法的有效性。 展开更多
关键词 A^(*)算法 路径规划 DWA算法 物流机器人 MATLAB仿真
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双邻域选择扩展A^(*)路径规划算法 被引量：1
5
作者 杨秀建 袁志豪 +1 位作者 白永瑞 敖鹏 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第3期484-495,共12页
针对A^(*)算法在路径规划过程中存在的扩展节点过多、路径冗余点过多等问题,对经典A^(*)算法进行了改进研究。提出了斜八邻域扩展的概念,与四邻域扩展结合组成一种新的双邻域选择扩展策略,在路径搜索过程中可以有效减少扩展节点的数量... 针对A^(*)算法在路径规划过程中存在的扩展节点过多、路径冗余点过多等问题,对经典A^(*)算法进行了改进研究。提出了斜八邻域扩展的概念,与四邻域扩展结合组成一种新的双邻域选择扩展策略,在路径搜索过程中可以有效减少扩展节点的数量。为适应多种地图环境建立了新的启发函数,在相同地图环境下较经典A^(*)算法扩展的节点数量减少50%以上,路径搜索速度提高了一个数量级,算法效率明显提升。通过建立冗余点剔除策略与三次B样条曲线对初始路径进一步优化,剔除路径多余节点,减少路径转折,规划出一条符合机器人运动的最优路径。首先,在4种不同障碍物的地图环境下对改进后的A^(*)算法进行了仿真分析,并与Dijkstra、四邻域A^(*)算法、八邻域A^(*)算法进行了比较;然后,基于实验室的智能车试验平台进行了场地试验,对改进后的A^(*)算法进行了试验验证。结果表明:改进后A^(*)算法的路径搜索效率大幅提高,路径更有利于机器人运动,所提出的A^(*)改进算法是可行的、有效的。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 A^(*)算法 邻域扩展 启发函数 冗余点剔除
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基于改进A^(*)算法的矿用巡检机器人路径规划
6
作者 张辉 苏国用 +2 位作者 赵东洋 杨宇豪 何凯 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第3期559-566,共8页
【目的】针对煤矿井下环境非结构化、局部可通行区域窄以及传统A^(*)算法规划路径存在搜索时间长、搜索节点多、路径冗余节点多、路径平滑度较差等问题,提出一种基于改进A^(*)算法的矿用巡检机器人路径规划算法。【方法】首先在传统A^(*... 【目的】针对煤矿井下环境非结构化、局部可通行区域窄以及传统A^(*)算法规划路径存在搜索时间长、搜索节点多、路径冗余节点多、路径平滑度较差等问题,提出一种基于改进A^(*)算法的矿用巡检机器人路径规划算法。【方法】首先在传统A^(*)算法的启发函数中引入预估消耗的指数函数和障碍物覆盖率之和,以提高搜索效率,缩短搜索时间;其次改进传统8邻域搜索为9邻域搜索,从而避免无用搜索,减少搜索节点数量;然后通过Floyd算法剔除路径中的冗余节点;最后采用改进3阶贝塞尔曲线完成路径平滑任务。【结果】结果表明:相较于传统A^(*)算法,在特定的20×20、30×30和40×40栅格地图下,改进A^(*)算法使得搜索时间分别缩短44.1%、63.8%和84.8%,搜索节点分别减少31.6%、47.9%和71%;路径平滑算法能够减少路径节点,改善路径平滑度,更适用于矿用巡检机器人的路径规划。 展开更多
关键词 矿用巡检机器人 路径规划 改进A^(*)算法 FLOYD算法 贝塞尔曲线
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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
7
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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基于改进混合A^(*)算法在动态环境中的快速路径规划
8
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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复杂地形约束下的多目标路径规划A^(*)算法研究
9
作者 刘健 沈芸亦 +1 位作者 邱锦 罗亚松 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期297-305,381,共10页
为更好解决复杂环境的路径规划问题,研究在高程信息、地形坡度、地表类型等多约束条件影响下的特种无人车多目标A^(*)算法。将已知环境信息分类建成不同信息层栅格地图,叠加后形成2.5维融合栅格地图;根据不同约束条件建立路径多目标优... 为更好解决复杂环境的路径规划问题,研究在高程信息、地形坡度、地表类型等多约束条件影响下的特种无人车多目标A^(*)算法。将已知环境信息分类建成不同信息层栅格地图,叠加后形成2.5维融合栅格地图;根据不同约束条件建立路径多目标优化函数,并根据优化目标改进A^(*)算法的代价函数;采用熵值法对改进A^(*)算法得到的多条路径进行综合评价,筛选多目标优化效果最佳的路径;仿真结果表明在模拟的复杂环境下,改进的A^(*)算法规划的路径在长度、平稳性、无人车行驶时间、隐蔽性等方面都能够达到优化效果,验证了在复杂地形约束下,该改进算法对无人车路径多目标优化的可行性和有效性。 展开更多
关键词 无人车 路径规划 多目标优化 A^(*)算法 2.5维栅格地图
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A^(*)算法下医药物流无人机任务分配及航迹规划
10
作者 李航 张小娜 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期83-89,共7页
针对使用无人机进行城市环境下医药运输的任务分配和航迹规划问题,以需求点坐标和日需求量为依据,以成本最小为目标函数,完成多约束条件的无人机任务分配模型构建,将K-means聚类分析嵌入遗传算法进行无人机起降选址及任务分配求解;在任... 针对使用无人机进行城市环境下医药运输的任务分配和航迹规划问题,以需求点坐标和日需求量为依据,以成本最小为目标函数,完成多约束条件的无人机任务分配模型构建,将K-means聚类分析嵌入遗传算法进行无人机起降选址及任务分配求解;在任务分配的基础上选取一条任务线,使用格栅法对该任务线周围的地形、障碍物环境进行空间3D建模,然后引入A^(*)算法对该任务进行最优航迹的搜索;并对三维栅格地图分别进行了基于A^(*)算法、蚁群算法、RRT算法的航迹规划仿真。仿真结果表明:在航迹规划过程中A^(*)算法相较于另外两种算法,航迹更短、搜索回报率更高、航迹更平滑,验证了A^(*)算法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 交通运输工程 无人机医药物流 任务分配 航迹规划 k-means聚类分析 A^(*)算法
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基于DHPA^(*)-DSACO算法的AGV路径规划研究
11
作者 王俊岭 刘佳年 +1 位作者 边俊君 王振东 《机床与液压》 北大核心 2025年第5期15-23,共9页
自主引导车(AGV)的路径规划算法是确保其正常运行的关键部分。针对A^(*)算法在路径规划过程中存在的搜索效率低、路径曲率大的问题,以及蚁群ACO算法收敛速度慢和对参数敏感等缺陷,提出一种动态启发式惩罚A^(*)与动态感知蚁群优化算法相... 自主引导车(AGV)的路径规划算法是确保其正常运行的关键部分。针对A^(*)算法在路径规划过程中存在的搜索效率低、路径曲率大的问题,以及蚁群ACO算法收敛速度慢和对参数敏感等缺陷,提出一种动态启发式惩罚A^(*)与动态感知蚁群优化算法相融合的算法—DHPA^(*)-DSACO。DHPA^(*)算法通过设置动态权重因子,结合父节点启发距离,并引入转弯惩罚项,以降低运行时间和路径曲率。DSACO算法通过设置自适应蚁群启发因子和动态挥发因子,优化信息素更新策略,从而缩短路径长度。同时,该算法利用B样条曲线对路径进行平滑处理。为验证算法的可行性,在PyCharm环境中将DHPA^(*)-DSACO算法与其他算法进行对比测试,并对实验结果进行了分析。最后,为了模拟真实世界中的情况,基于ROS系统建立仿真平台,验证了DHPA^(*)-DSACO算法的有效性。结果表明:DHPA^(*)-DSACO算法有效降低了路径长度、曲率和运行时间,显著提升了运行效率。此外,该算法还能有效避免算法陷入局部最优解,减少收敛迭代次数,进一步增强了算法的鲁棒性,使其更好地适应AGV的实际运行情况。 展开更多
关键词 路径规划 蚁群算法 A^(*)算法 B样条曲线
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基于改进A^(*)算法的工厂无人配货路径规划
12
作者 刘帅 《包装工程》 北大核心 2025年第S1期181-185,197,共6页
以工厂物料无人配送为应用场景,针对传统A^(*)路径规划算法在搜索过程中存在的路径搜索效率低、安全裕度不足以及路径转折突兀等问题,本研究提出一种改进的A^(*)路径规划算法。首先,引入基于曼哈顿距离和欧氏距离的混合启发函数作为成... 以工厂物料无人配送为应用场景,针对传统A^(*)路径规划算法在搜索过程中存在的路径搜索效率低、安全裕度不足以及路径转折突兀等问题,本研究提出一种改进的A^(*)路径规划算法。首先,引入基于曼哈顿距离和欧氏距离的混合启发函数作为成本估计方法,显著减少搜索节点数量;其次,创新性地采用11方向搜索策略替代传统的8方向搜索,有效降低路径长度约15%-20%;此外,通过建立机器人安全半径模型并设计基于动态障碍物预测的防碰撞策略,大幅降低无人配送过程中的碰撞风险;最后,运用三阶贝塞尔曲线算法对规划路径进行平滑处理,将路径转折角度控制在45°以内,显著减小了拐角幅度。实验结果表明,与传统算法相比,改进后A^(*)算法在关键性能指标上均有显著提升:拐点数量减少40%,路径长度缩短18%,规划时间降低25%,同时平滑性及安全性指标均获得更优表现。改进后的A^(*)算法不仅显著提升了工厂无人配送机器人的动态避障能力,更为实现工厂智能物流系统的无人配货路径规划提供了创新解决方案,有力推动了工厂自动化和智能化转型升级。 展开更多
关键词 工厂无人配货 路径规划 改进A^(*)算法 贝塞尔曲线
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基于改进A^(*)算法的机器人不平坦地形全局路径规划 被引量：5
13
作者 郭聚刚 于军琪 +3 位作者 冯春勇 王凯 陈易圣 董振平 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期309-322,共14页
针对机器人在非结构化和不平整地形的路径规划问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的全局路径规划方法。改进A^(*)算法引入双向搜索策略以提高算法计算速度。通过路径节点过滤克服了双向搜索策略带来的问题并减少了关键节点的数量,增加坡... 针对机器人在非结构化和不平整地形的路径规划问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的全局路径规划方法。改进A^(*)算法引入双向搜索策略以提高算法计算速度。通过路径节点过滤克服了双向搜索策略带来的问题并减少了关键节点的数量,增加坡度约束降低了机器人的爬坡角度和侧倾角度,提高了规划路径的安全性,通过Bézier曲线拟合路径使其变得光滑,更有利于机器人的运动控制。在不同地形和障碍密度的高程图上进行实验,验证了改进的有效性。实验结果表明,与传统A^(*)算法相比,改进A^(*)算法在路径长度增加14.6%至37.84%的情况下,计算时间减少了71.05%至82.90%,关键节点数量减少了51.94%至70.53%,并且爬坡角度和侧倾角度显著减少,路径更加平滑。因此,该方法在提高效率的同时能够在非结构化和不平坦的地形下生成安全可靠的路径。 展开更多
关键词 路径规划 不平坦地形 改进A^(*)算法 移动机器人
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随机地图下改进A^(*)路径规划算法研究 被引量：2
14
作者 林硕 金恒江 +1 位作者 韩忠华 赵剑明 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第2期43-47,共5页
为解决传统算法在规划AGV(automated guided vehicles)路径时存在的节点多、路径不平滑和拓展范围广等问题,提出了一种改进A*算法。首先,采用栅格法建立环境信息;其次,通过加权后的障碍物比例对启发函数进行改进,同时增加防碰撞函数以... 为解决传统算法在规划AGV(automated guided vehicles)路径时存在的节点多、路径不平滑和拓展范围广等问题,提出了一种改进A*算法。首先,采用栅格法建立环境信息;其次,通过加权后的障碍物比例对启发函数进行改进,同时增加防碰撞函数以降低碰撞概率;最后,对所提出的改进算法进行拐角优化,减少AGV实际作业时的转弯次数。实验数据表明,简单环境下改进A^(*)算法的遍历节点数较两种传统算法分别缩短了85.3%、55.9%;复杂环境下改进A*算法的遍历节点数较两种传统算法缩短94.5%、70.3%。同时拐点数量减少、路径更加平滑、路径规划时间也大幅缩短,提高了运行效率并有效降低碰撞概率。 展开更多
关键词 路径规划 改进A^(*)算法 环境建模 拐角优化 防碰撞
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基于A^(*)算法奖惩机制改进并优化路径选择的AGV路径规划 被引量：1
15
作者 朱泺谕 胡明 +2 位作者 吴湘 吴梅 杨帆 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第8期2786-2796,共11页
针对自动导引车(AGV)的传统路径规划算法缺少对于实际工况考虑的问题,提出一种基于奖惩机制与狭窄多弯路线避让策略相结合的改进A^(*)算法。通过设计奖惩机制优化A^(*)算法的路径选择并进行平滑化;结合AGV的运动情况,对AGV路径效率进行... 针对自动导引车(AGV)的传统路径规划算法缺少对于实际工况考虑的问题,提出一种基于奖惩机制与狭窄多弯路线避让策略相结合的改进A^(*)算法。通过设计奖惩机制优化A^(*)算法的路径选择并进行平滑化;结合AGV的运动情况,对AGV路径效率进行实时评估;结合人工势场法提出针对狭窄多弯路线的避让策略,减少AGV运行过程中因转弯造成的速度损失。通过在不同规模的随机环境下的仿真和实验结果对比,验证了改进A^(*)算法在减少路径耗时、拐点数量方面有很大的提升,对于提升路径平滑度也有较好的效果。 展开更多
关键词 路径规划 A^(*)算法 奖惩机制 人工势场法 自动导引车
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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
16
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A^(*)与DWA算法的移动机器人动态避障研究 被引量：2
17
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^(*)算法和人工势场法的机器鱼路径规划 被引量：1
18
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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基于改进A^(*)算法的海上风电场运维船舶路径规划 被引量：1
19
作者 李珍尧 万祥 +1 位作者 吕洁印 吴兵 《中国航海》 北大核心 2025年第1期132-140,共9页
针对传统A^(*)算法应用于海上风电场运维船舶路径规划时未考虑动态障碍物、水流和穿越航道等因素的问题,提出考虑航行风险、航向角约束和路径平滑的路径规划方法。在使用栅格法构建海上风电场水域环境地图的基础上,引入权重系数改变估... 针对传统A^(*)算法应用于海上风电场运维船舶路径规划时未考虑动态障碍物、水流和穿越航道等因素的问题,提出考虑航行风险、航向角约束和路径平滑的路径规划方法。在使用栅格法构建海上风电场水域环境地图的基础上,引入权重系数改变估计代价值在A^(*)算法总代价函数中的比例,达到平衡启发式信息强度和缩短寻路时间的目的,并通过考虑含水流的障碍物风险改进A^(*)算法的实际代价函数,提升规划路径安全性。同时在A^(*)算法中考虑航向角约束以减少遍历节点总数,将八邻域搜索设定为符合路径走向的3个相邻节点,提取各拐点并进行通视性检查以删除路径中的冗余拐点,使用均匀B样条曲线得到平滑的规划路径。以东海大桥5号、6号风电场水域为例,建立涨潮路径规划场景,运维船舶需通过9个风机以完成运维任务;利用4个指标(路径长度、路径总风险值、遍历节点总数、拐点总数)对规划路径进行评价,以此验证改进A^(*)算法的有效性。仿真结果表明:在涨潮场景中,改进的A^(*)算法规划路径平滑性提升了77.69%,规划路径总风险值降低了52.83%,遍历节点总数降低了30.58%,但改进的A^(*)算法规划路径比传统A^(*)算法规划路径长252.89 m。 展开更多
关键词 交通安全 海上风电场 路径规划 A^(*)算法 运维船舶
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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
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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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