基于改进A^*算法的无人机路径规划研究 被引量：21

1

作者 姜月秋 李紫嫣 +1 位作者 关启学 关世杰 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2020年第9期160-164,共5页

针对无人机在野外复杂环境下传统的A^*算法在路径规划的过程中存在的内存开销大、运算时间长等问题,提出了一种新的算法。首先运用栅格法对无人机的任务空间环境进行环境建模,利用IDA算法进行路径规划,对传统A^*算法启发函数进行了相应... 针对无人机在野外复杂环境下传统的A^*算法在路径规划的过程中存在的内存开销大、运算时间长等问题,提出了一种新的算法。首先运用栅格法对无人机的任务空间环境进行环境建模,利用IDA算法进行路径规划,对传统A^*算法启发函数进行了相应的改进,提高了节点的搜索效率,并且结合双向搜索策略进一步降低了在路径规划过程中的节点搜索个数。通过仿真,对IDA算法、传统A^*算法和双向A^*算法在搜索时间和节点搜索个数等性能指标进行了比较和分析,验证了IDA算法的有效性。 展开更多

关键词 无人机 路径规划 A^*算法 IDA算法 栅格法

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基于改进A^*算法的水面无人船全局路径规划 被引量：6

2

作者 高峰 周浩 杨卓宇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期120-121,125,共3页

A^*(A-star)算法是无人船全局路径规划中常用的算法之一,但是其规划的路径是不平滑、局部最优解的问题困扰着研究人员。针对该问题提出一种基于A~*算法改进的路径规划算法。该算法在栅格化的二维环境模型上扩大节点搜索邻域至24和48邻域... A^*(A-star)算法是无人船全局路径规划中常用的算法之一,但是其规划的路径是不平滑、局部最优解的问题困扰着研究人员。针对该问题提出一种基于A~*算法改进的路径规划算法。该算法在栅格化的二维环境模型上扩大节点搜索邻域至24和48邻域,在更大的优化空间内得到全局最优解,且路径更加平滑。仿真实验结果表明,该算法在路径最短的基础上能够提高拐点的平滑度和路径的安全性。 展开更多

关键词 路径规划 A^*算法 扩大邻域 无人船

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基于改进A^*算法的水下重力匹配导航路径规划 被引量：12

3

作者 欧阳明达 马越原 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期4361-4368,共8页

水下重力匹配导航作为辅助手段,能够有效克服惯性导航系统在水下长时间航行产生的误差积累.重力场的不规则性,使得不同海域重力场适配性存在差异,重力特征变化显著的海域匹配精度较高,反之精度较低.在适配性评价基础上,对导航路径进行... 水下重力匹配导航作为辅助手段,能够有效克服惯性导航系统在水下长时间航行产生的误差积累.重力场的不规则性,使得不同海域重力场适配性存在差异,重力特征变化显著的海域匹配精度较高,反之精度较低.在适配性评价基础上,对导航路径进行规划有助于提高作业任务可行性,合理规避不利因素.本文采用重力异常标准差、粗糙度等特征参数对海域重力场适配性进行评价,形成重力场适配格网参考图,引入A^*算法规划起始点和目标点间路径,达到了有效规避非适配区、提高航路设计合理性的目的.传统A^*算法存在的问题是,规划路径折线较多、线路总弯曲度大,本文设计了一种改进方法,通过前后向对比分析,对单个路径节点逐个进行筛选过滤,有效减少了冗余航向调整,实现了路径的平滑优化. 展开更多

关键词 A^*算法 路径规划 重力辅助导航

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基于改进A^*算法的无人车路径规划 被引量：49

4

作者 祁玄玄 黄家骏 曹建安 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期2021-2027,共7页

传统的A^*算法在无人车路径规划中存在规划时间较长和搜索范围较大的缺点。综合分析A^*算法的计算流程后,从四个方面对A^*算法进行改进:1)目标性拓展,即根据待扩展节点和目标节点的相对位置来有目标性地选择不同的象限进行节点拓展;2)... 传统的A^*算法在无人车路径规划中存在规划时间较长和搜索范围较大的缺点。综合分析A^*算法的计算流程后,从四个方面对A^*算法进行改进:1)目标性拓展,即根据待扩展节点和目标节点的相对位置来有目标性地选择不同的象限进行节点拓展;2)目标可见性判断,即判断待扩展节点与目标点之间有无障碍物,若无障碍物则跳出A^*算法的探索过程,以此减少多余的搜索;3)改变A^*算法的启发函数,即增加待扩展节点的n辈父节点到目标点的代价估计,以此减少到目标点的代价估计的局部最优情况;4)改变扩展节点的选取方略,即改变传统的最小化启发函数来选择扩展节点的方式,通过引入模拟退火法来优化扩展节点的选择方式,使得搜索过程尽可能向靠近目标点的方向进行。最后通过Matlab仿真实验结果表明,在模拟的地图环境下,提出的改进A^*算法在运行时间上减少67.06%,经历的栅格数减少73.53%,优化路径长度浮动范围在±0.6%。 展开更多

关键词 路径规划 A^*算法 目标性拓展 启发函数 模拟退火

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基于记忆模拟退火和A^*算法的农业机器人遍历路径规划 被引量：21

5

作者 马全坤 张彦斐 宫金良 《华南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期127-132,共6页

【目的】解决农业机器人大田作业时遍历路径规划的问题。【方法】提出一种记忆模拟退火与A*算法相结合的遍历算法。首先通过记忆模拟退火算法搜索出任务最优目标点行走顺序,然后使用A^*算法进行跨区域衔接路径规划。【结果】仿真试验结... 【目的】解决农业机器人大田作业时遍历路径规划的问题。【方法】提出一种记忆模拟退火与A*算法相结合的遍历算法。首先通过记忆模拟退火算法搜索出任务最优目标点行走顺序,然后使用A^*算法进行跨区域衔接路径规划。【结果】仿真试验结果表明,该算法规划的遍历路径曼哈顿距离比传统模拟退火算法减少了9.4%,遍历路径覆盖率能达到100%,重复率控制为4.2%。【结论】记忆模拟退火通过为传统模拟退火算法增加记忆器,增强了跳出局部最优陷阱的能力,提高了算法所得解的质量。该研究结果可为农业机器人遍历路径规划提供理论基础。 展开更多

关键词 农业机器人 遍历路径规划 记忆模拟退火 A^*算法

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基于背向障碍物搜索A^*算法的平滑路径规划 被引量：9

6

作者 乔云侠 王庆 +1 位作者 阳媛 张益 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第8期127-129,共3页

提出一种基于背向障碍物搜索方式的改进A^*算法。为了剔除路径中不必要的转折点,同时保证与障碍物的距离,采用提取最优转折点策略。引入三次均匀B样条插值函数,平滑优化转折点之后的路径。仿真实验证明:提出的改进A^*路径规划算法,保证... 提出一种基于背向障碍物搜索方式的改进A^*算法。为了剔除路径中不必要的转折点,同时保证与障碍物的距离,采用提取最优转折点策略。引入三次均匀B样条插值函数,平滑优化转折点之后的路径。仿真实验证明:提出的改进A^*路径规划算法,保证了规划出的路径与障碍物留有一定距离,且总体路径更加平滑,更有利于移动机器人的控制。 展开更多

关键词 A^*算法 安全距离 背向障碍物搜索 最优转折点 B样条插值

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基于改进A^*算法的移动机器人路径规划方法 被引量：20

7

作者 陈靖辉 崔岩 +1 位作者 刘兴林 李育强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期118-119,共2页

首先分析了A~*算法在运行过程中存在多条对称性的路径、扩展节点多等问题,指出使用定向搜索的方法减少A*算法生成并扩展的节点数量。通过消除对称路径,大量减少添加进openlist和closedlist中的扩展节点,极大地提高了搜索效率。最后使用... 首先分析了A~*算法在运行过程中存在多条对称性的路径、扩展节点多等问题,指出使用定向搜索的方法减少A*算法生成并扩展的节点数量。通过消除对称路径,大量减少添加进openlist和closedlist中的扩展节点,极大地提高了搜索效率。最后使用不同地图进行实验,以验证改进后的算法性能。实验结果表明提出的定向搜索策略不仅是一个简单的策略,而且还是一个高效的策略。该方法是快速的、最优的,不需要提前处理任何信息,也不需要额外的存储空间,路径结果相较于传统算法更加平滑。 展开更多

关键词 A^*算法 定向搜索 路径规划 对称路径

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基于IGWO-A^*算法的无人机农田喷洒航迹规划 被引量：11

8

作者 李靖 杨帆 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期231-237,共7页

目前无人机已经在农业领域逐步应用,在精量播种、农药喷洒、植被检测等不同类型的农业航空作业中有着广泛的应用,采用无人机进行农药喷洒已经成为农业植保过程中的一项重要任务。多喷洒点遍历及障碍物避障的航迹规划问题,影响着无人机... 目前无人机已经在农业领域逐步应用,在精量播种、农药喷洒、植被检测等不同类型的农业航空作业中有着广泛的应用,采用无人机进行农药喷洒已经成为农业植保过程中的一项重要任务。多喷洒点遍历及障碍物避障的航迹规划问题,影响着无人机喷洒作业的效率。如何规划无人机喷洒作业点的顺序及低空作业避障问题在农田喷洒任务中受到了广泛的关注。使用传统灰狼优化算法求解能力强,但这易陷入局部最优解。针对此问题提出了一种改进的灰狼优化算法(IGWO)与A~*算法相结合的无人机农田喷洒航迹规划算法。IGWO算法引入了K-Means算法进行种群初始化以加强种群多样性,引入了非线性收敛因子以平衡算法的全局搜索与局部开发能力,引入了粒子群优化算法个体优越性进行位置更新以避免算法陷入局部最优,从而使得IGWO算法具有更强的模型求解能力。运用IGWO算法无障碍物的求解遍历多喷洒点的最优航迹路径,随后在障碍物阻挡的航迹路径段运用A~*算法避障规划以修正段内航迹。试验仿真结果表明:IGWO算法与GWO算法在随机生成的5个喷洒任务点的遍历航迹规划长度相同,而在随机生成的30个喷洒点遍历航迹规划中IGWO算法是GWO算法寻找最优解所需迭代次数的1/3,且规划路径缩短4.17%,说明IGWO算法对大任务量喷洒任务点更具有优越性,收敛速度更快,模型求解能力更强,规划航迹效率更高,同时验证了基于IGWO-A~*算法的无人机农田喷洒航迹规划的真实有效性。该研究为农业植保提供了一定的理论基础,为无人机自主作业解决了前提条件。 展开更多

关键词 灰狼优化算法 A^*算法 航迹规划 农田喷洒作业 粒子群优化算法

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基于改进A^*算法的一种智能车路径规划方法 被引量：7

9

作者 荆学东 陈亚楠 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第27期11161-11165,共5页

轨迹规划是智能车安全行驶的关键技术。基于A^*算法在复杂地图轨迹规划耗时长、拐点多等问题,提出了一种基于图论及几何方法的改进A^*算法的避障与导航方法。该方法在传统A^*算法的基础上结合图论进行路径规划,同时剔除路径中冗余节点,... 轨迹规划是智能车安全行驶的关键技术。基于A^*算法在复杂地图轨迹规划耗时长、拐点多等问题,提出了一种基于图论及几何方法的改进A^*算法的避障与导航方法。该方法在传统A^*算法的基础上结合图论进行路径规划,同时剔除路径中冗余节点,并采用Labview进行具体的仿真实验来验证轨迹规划算法的性能。结果表明:该改进算法在复杂环境中仍能有效找到距离短且平滑路径,提高了智能车的运行效率降低了能耗,可用于实际的智能车安全行驶管理中。 展开更多

关键词 路径规划 图论 A^*算法 仿真模拟实验

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基于交通约束及多元启发函数的改进A^*算法 被引量：2

10

作者 张金越 侯至丞 +2 位作者 张弓 王卫军 杨文林 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第1期53-56,共4页

针对多移动机器人的环境下容易出现碰撞的情况以及传统A^*算法规划的路径容易出现拐角数多的问题,基于栅格建模的方法,提出了交通约束法,并且在A^*算法原有启发函数的基础上,添加拐角数的评判指标,构成多元启发函数。在MATLAB仿真平台... 针对多移动机器人的环境下容易出现碰撞的情况以及传统A^*算法规划的路径容易出现拐角数多的问题,基于栅格建模的方法,提出了交通约束法,并且在A^*算法原有启发函数的基础上,添加拐角数的评判指标,构成多元启发函数。在MATLAB仿真平台上对基于交通约束及多元启发函数A^*算法进行仿真实验,结果证明在多AGV系统下,基于交通约束及多元启发函数的A^*算法在规划出合理路径的前提下,减少了拐角数,降低了碰撞几率,提高了移动机器人完成路径的效率,具有较强的稳定性。 展开更多

关键词 路径规划 交通约束 A^*算法 拐角数 移动机器人

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基于改进A^*与DWA算法融合的温室机器人路径规划 被引量：97

11

作者 劳彩莲 李鹏 冯宇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期14-22,共9页

根据温室环境下移动机器人作业的实时路径规划要求,提出一种基于改进A^*算法与动态窗口法相结合的温室机器人路径规划算法。针对传统A^*算法搜索算法拐点过多的问题,对关键点选取策略进行改进,融合动态窗口法,构建全局最优路径评价函数... 根据温室环境下移动机器人作业的实时路径规划要求,提出一种基于改进A^*算法与动态窗口法相结合的温室机器人路径规划算法。针对传统A^*算法搜索算法拐点过多的问题,对关键点选取策略进行改进,融合动态窗口法,构建全局最优路径评价函数,采用超声传感器进行局部避障,实现实时最优的路径规划。仿真实验结果证明,与传统A^*、Dijkstra、RRT算法相比,基于改进A^*算法的路径更为平滑和高效。真实环境下实验表明,移动机器人能够实现自主导航,跟踪误差保持在0.22 m以内、定位误差不大于0.28 m,能够满足实际需求。 展开更多

关键词 温室机器人 路径规划 改进A^*算法 动态窗口法 算法融合

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基于优化A^*和DWA算法的移动机器人避障路径规划 被引量：23

12

作者 曹毅 周轶 张亚宾 《机床与液压》 北大核心 2020年第24期246-252,共7页

针对移动机器人在路径规划过程中路径曲率不连续,避障能力差等问题,提出了一种将改进A^*和动态窗口法(DWA)相结合的路径规划方法。首先,在传统的A^*算法基础上,将传统的8个搜索方向改为5个,提高搜索效率;其次,将Floyd算法思想引入A^*算... 针对移动机器人在路径规划过程中路径曲率不连续,避障能力差等问题,提出了一种将改进A^*和动态窗口法(DWA)相结合的路径规划方法。首先,在传统的A^*算法基础上,将传统的8个搜索方向改为5个,提高搜索效率;其次,将Floyd算法思想引入A^*算法中,设计了一种新的启发式搜索函数,实现了无斜穿障碍物顶点,增加了路径的平滑度;最后,融合改进算法以及动态窗口法,构造了新的评价函数,在保证规划路径全局最优性的基础上达到避障效果。仿真结果表明:该研究对于移动机器人自主导航的应用具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 A^*算法 DWA算法 全局最优

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基于改进双向A^*的移动机器人路径规划算法 被引量：28

13

作者 王中玉 曾国辉 黄勃 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第11期141-143,147,共4页

针对双向A*(B-A*)算法在障碍物空间生成路径的过程中搜索过多无用区间且生成路径存在很多冗余点和拐点的问题,提出了一种基于B-A*算法改进的高效路径规划(EB-A*)算法。首先引入了一种智能采样函数,使区间搜索更具方向性,从而减少无用区... 针对双向A*(B-A*)算法在障碍物空间生成路径的过程中搜索过多无用区间且生成路径存在很多冗余点和拐点的问题,提出了一种基于B-A*算法改进的高效路径规划(EB-A*)算法。首先引入了一种智能采样函数,使区间搜索更具方向性,从而减少无用区间搜索。其次采用了精英搜索策略,使改进后的算法在障碍物空间规划路径时,根据目标点与当前点的相对位置采用不同搜索矩阵,进一步减少了寻路时间。最后采用路径平滑策略,删除路径中的冗余点,平滑生成路径。仿真实验表明:改进后的算法能够提高工作效率,平滑生成路径。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 双向A^*算法

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基于A~*算法和人工势场法的移动机器人路径规划 被引量：114

14

作者 王洪斌 郝策 +3 位作者 张平 张明泉 尹鹏衡 张永顺 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第20期2489-2496,共8页

针对复杂非结构化环境下移动机器人的路径规划问题,提出了将全局与局部规划算法相融合的路径规划方法。首先,对传统A^*方法进行了有效的改进,新的A^*算法能够完成机器人的路径规划任务,利用二次A^*搜索方法得到了优化后的路径点,缩短了... 针对复杂非结构化环境下移动机器人的路径规划问题,提出了将全局与局部规划算法相融合的路径规划方法。首先,对传统A^*方法进行了有效的改进,新的A^*算法能够完成机器人的路径规划任务,利用二次A^*搜索方法得到了优化后的路径点,缩短了移动机器人的行驶路径。进一步,动态切点法可以有效地对已规划路径进行平滑处理;然后,综合考虑路径和环境的情况,采用改进的人工势场方法对移动机器人进行了局部路径规划,通过增设虚拟子目标的方法解决局部极小值问题,利用自适应步长调节算法对移动机器人的步长进行了动态优化;最后,针对不同场景,利用数值仿真将该算法与传统算法进行比较,结果表明该算法在不同环境路径规划的问题上具有一定的先进性和优越性。 展开更多

关键词 移动机器人 路径优化 A^*算法 人工势场法

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基于改进A~*算法与天牛须搜索算法的农业机器人路径规划方法 被引量：26

15

作者 赵辉 郝梦雅 +1 位作者 王红君 岳有军 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第31期185-190,共6页

为解决复杂环境下,农业机器人路径规划存在的局部路径欠优、收敛速度慢、折点较多的问题,提出一种基于天牛须搜索算法和A^*算法相结合的BACA^*全局规划方法。首先,基于A^*算法,采用曼哈顿距离作为启发函数进行全局规划;其次,通过适当调... 为解决复杂环境下,农业机器人路径规划存在的局部路径欠优、收敛速度慢、折点较多的问题,提出一种基于天牛须搜索算法和A^*算法相结合的BACA^*全局规划方法。首先,基于A^*算法,采用曼哈顿距离作为启发函数进行全局规划;其次,通过适当调整步长的天牛须搜索算法对路径进行优化,缩短了路径长度,降低了转折点数量;最后,采用贝塞尔曲线对路径进行圆滑处理,使机器人在现实场景中能平稳前进。仿真结果表明:与传统A^*算法相比,该算法的路径更加平滑,折点数更少;与天牛须搜索算法相比,能保证生成路径的效率性、全局最优性。在缩短路径长度和降低累计转折点数量方面验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 机器人 路径规划 A^*算法 天牛须算法 贝塞尔曲线

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基于改进A~*算法在AGV路径规划中的应用 被引量：15

16

作者 李强 于振中 +1 位作者 樊启高 郭龙 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第5期98-101,共4页

为了解决复杂环境下A~*寻路算法存在搜索节点多,搜索时间长,路径曲折的问题,提出了一种改进的A~*算法。首先,在具有障碍物的栅格地图中引入象限的概念,通过限制当前节点只朝目标节点所处的一个象限进行节点扩展,有效降低了寻路过程中搜... 为了解决复杂环境下A~*寻路算法存在搜索节点多,搜索时间长,路径曲折的问题,提出了一种改进的A~*算法。首先,在具有障碍物的栅格地图中引入象限的概念,通过限制当前节点只朝目标节点所处的一个象限进行节点扩展,有效降低了寻路过程中搜索的节点数量。其次,在估价函数中考虑了AGV行驶和转向时间消耗成本,从而有效的搜索最短时间路径。通过仿真实验分析比较了文中算法与A~*算法以及另一种改进A~*算法的搜索性能。仿真结果表明,文中算法能有效减少寻路过程中的搜索节点数和转向次数,提高了路径搜索效率和平滑度。 展开更多

关键词 改进A^*算法 启发函数 AGV 路径规划 栅格地图

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基于改进A~*算法的内河水网航线规划及应用 被引量：14

17

作者 潘明阳 刘乙赛 +2 位作者 李琦 李超 陈志体 《上海海事大学学报》 北大核心 2020年第1期40-45,共6页

为避免船舶搁浅、撞桥等事故的发生,研究针对复杂内河水网的航线规划算法及其应用模式。根据航道通航条件,设计内河水网的有向拓扑网络,并从添加航道约束条件、优化代价函数和估价函数三个方面对A^*算法进行改进,实现针对不同船舶参数... 为避免船舶搁浅、撞桥等事故的发生,研究针对复杂内河水网的航线规划算法及其应用模式。根据航道通航条件,设计内河水网的有向拓扑网络,并从添加航道约束条件、优化代价函数和估价函数三个方面对A^*算法进行改进,实现针对不同船舶参数的最优航线规划。结合船舶助航APP研究航线规划算法的应用方法,并以东莞水系为场景进行算法测试。结果表明,改进的A^*算法能够很好地应用于内河水网的航线规划,而且可在手机移动终端高效运行。研究的航线规划算法和应用模式对保障复杂水网的船舶航行安全具有重要的意义。 展开更多

关键词 内河水网 改进A^*算法 航线规划 船舶助航APP

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基于多目标遗传算法的浮动车地图匹配方法 被引量：6

18

作者 谷远利 陆文琦 邵壮壮 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期585-592,共8页

针对低频浮动车数据存在定位误差、数据缺失等问题,提出了一种基于多目标遗传算法的地图匹配方法(multi-criteria genetic algorithm-based map-matching method,MGA-MM),多目标遗传算法的适应度由空间相似度、修正的最短路径和方向相... 针对低频浮动车数据存在定位误差、数据缺失等问题,提出了一种基于多目标遗传算法的地图匹配方法(multi-criteria genetic algorithm-based map-matching method,MGA-MM),多目标遗传算法的适应度由空间相似度、修正的最短路径和方向相似度加权得出,引入动态时间规整(dynamic time warping,DTW)技术估计定位路径和修正路径之间的空间相似度,并利用A^*算法计算修正轨迹的最短路径.选择北京市海淀区低频浮动车GPS数据进行相应实验测试,测试结果表明该地图匹配方法具有理想的匹配精度且匹配速度较快,当采样间隔为10~20 s时,匹配正确率达93. 7%,能够满足工程应用中低频浮动车地图匹配实时性和准确性的要求. 展开更多

关键词 低频浮动车 地图匹配 多目标遗传算法 动态时间规整 A^*算法

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煤矿救援机器人路径平滑算法研究 被引量：17

19

作者 陶德俊 姜媛媛 +2 位作者 刘延彬 辛元芳 罗俊 《工矿自动化》 北大核心 2019年第10期49-54,共6页

针对煤矿救援机器人利用A^*算法规划出来的路径存在转折次数多和路径不够平滑等问题,提出了一种基于改进A^*算法的煤矿救援机器人路径平滑算法。首先利用Douglas-Peucker(D-P)算法对A^*算法产生的全段路径进行处理,剔除路径中的冗余节点... 针对煤矿救援机器人利用A^*算法规划出来的路径存在转折次数多和路径不够平滑等问题,提出了一种基于改进A^*算法的煤矿救援机器人路径平滑算法。首先利用Douglas-Peucker(D-P)算法对A^*算法产生的全段路径进行处理,剔除路径中的冗余节点,提取出若干路径节点作为关键节点,解决了A^*算法路径冗余节点多、路径转折次数多的问题;然后利用三次样条函数对基于关键节点的整段路径进行拟合处理,得到一条平滑的路径,有效缩短了路径长度。仿真实验结果表明,该算法通用性很强,虽然规划时间与A^*算法相比略有增加,但规划出来的路径转折次数少,路径长度短,且路径质量高于遗传平滑算法。 展开更多

关键词 煤矿救援机器人 路径规划 路径平滑 A^*算法 遗传平滑算法 关键节点提取 DOUGLAS-PEUCKER算法 三次样条函数

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基于多层双向A~*的未知环境路径规划算法研究 被引量：16

20

作者 杜婉茹 王潇茵 +2 位作者 贾福凯 郑重 李慧妍 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第12期261-267,共7页

面向未知战场环境的路径规划问题,提出一种多层双向A^*算法。该算法引入分层策略,使智能体在行进过程中实时响应突发障碍,进行有效避障路径重规划。采用同步双向搜索,并改进启发式代价函数,使得路径搜索算法快速收敛,提高算法在大规模... 面向未知战场环境的路径规划问题,提出一种多层双向A^*算法。该算法引入分层策略,使智能体在行进过程中实时响应突发障碍,进行有效避障路径重规划。采用同步双向搜索,并改进启发式代价函数,使得路径搜索算法快速收敛,提高算法在大规模环境中的路径规划效率。为保证智能体在拐角的行进安全,使用Her mite差值对路径进行平滑处理。实验表明,该算法与现有改进算法相比,处理冗余节点数减少12.9%,总用时缩短17.4%,在复杂未知环境中路径规划准确度和效率均有较大提高。 展开更多

关键词 未知环境 路径规划 智能体 多层双向 A^*算法

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