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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
1
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
2
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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基于正六边形栅格和A^(*)算法的船舶路径规划方法
3
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
4
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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面向多层复杂结构的立体A^(*)路径规划算法研究
5
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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一种扩展搜索邻域A^(*)算法的机器人路径规划
6
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^(*)-DWA算法的移动机器人避障技术
7
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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基于A^(*)与DWA算法的果园导航机器人研究
8
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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基于改进A^(*)算法与B样条曲线的果园履带机路径规划
9
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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基于自由区域提取关键点构建图结构结合A^(*)的路径规划算法
10
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
11
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^(*)算法的人工智能鱼三维路径规划
12
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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基于图论及改进A^(*)算法的屋面设备检修动线设计智能分析
13
作者 何瑞琦 曹盈 +1 位作者 许璟琳 余芳强 《图学学报》 北大核心 2026年第1期216-222,共7页
在屋面工程设计中,设备检修动线的合理性直接影响检修效率与安全性,传统设计方法常依赖经验判断,难以在设计阶段充分评估动线设计的合理性。针对此问题,提出了一种基于图论及改进A^(*)算法结合的混合算法,并结合建筑信息模型(BIM)技术,... 在屋面工程设计中,设备检修动线的合理性直接影响检修效率与安全性,传统设计方法常依赖经验判断,难以在设计阶段充分评估动线设计的合理性。针对此问题,提出了一种基于图论及改进A^(*)算法结合的混合算法,并结合建筑信息模型(BIM)技术,开发了一种基于该算法的屋面设备检修动线智能分析设计工具,通过数字化模型进行动线分析,弥补传统设计的不足。首先,采用碰撞检测与八叉树算法将屋面转化为带有权重的等效网格图;然后采用改进A^(*)算法优化检修路径,综合考虑设备碰撞体积和空间限制,计算最优检修动线并评估动线区域深化设计合理性;最后,使用以该算法为基础的检修动线智能分析设计工具对实际项目进行实验。实验结果表明,该算法不仅能够精准揭示设计中可能存在的空间冲突和不合理布局,为优化设计提供数据支持,提高了设计的合理性和可操作性,且比传统人工设计效率提高了5倍以上。目前基于该算法的智能分析工具已在上海建工四建集团的多项实际项目中使用。 展开更多
关键词 屋面检修 BIM 动线优化 A^(*)算法 图论 八叉树算法
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面向无人机路径规划的A^(*)-DWA分层融合算法
14
作者 常绪成 张心慧 +3 位作者 党帅龙 朱锋 王敬宇 徐高涵 《现代防御技术》 北大核心 2026年第1期14-29,共16页
针对传统A^(*)算法在三维复杂环境中搜索效率低、路径平滑度差以及局部避障能力有限的问题,提出一种A^(*)-DWA分层融合算法。该算法基于26邻域节点搜索策略对A^(*)算法进行三维空间拓展,在代价评估函数中引入动态调节项实现权重自适应调... 针对传统A^(*)算法在三维复杂环境中搜索效率低、路径平滑度差以及局部避障能力有限的问题,提出一种A^(*)-DWA分层融合算法。该算法基于26邻域节点搜索策略对A^(*)算法进行三维空间拓展,在代价评估函数中引入动态调节项实现权重自适应调整,并结合Douglas-Peucker算法和三次B样条曲线实现路径平滑;融合三维扩展的DWA算法以弥补A^(*)算法局部避障能力的不足,通过运动学解耦构建三维动态窗口模型,并引入余弦相似度改进评价函数,增强实时避障性能;设计动态反馈机制实现全局路径的自适应修正,形成“A^(*)全局规划-DWA局部避障-动态反馈”的闭环优化体系。仿真结果表明,在三维静/动态环境中,A^(*)-DWA分层融合算法的路径长度、规划时间、路径平滑度均显著优于其他对比算法,多场景下避障成功率达90%以上,验证了A^(*)-DWA分层融合算法的有效性。 展开更多
关键词 A^(*)算法 无人机 路径规划 DWA算法 B样条曲线 分层融合
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融合A^(*)算法与模型预测控制的海空协同动态路径规划方法
15
作者 李明 李思润 +3 位作者 陈浩冉 金毓 张翔勇 张恒 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第3期775-782,共8页
针对复杂海洋环境下海空协同路径规划效率低、实时性差及动态适应性不足的问题,提出一种融合新型A^(*)算法与模型预测控制(MPC)的动态路径规划方法(A^(*)-MPC)。首先,为无人船构建多约束路径优化模型,利用动态权重A^(*)算法求解,实现洋... 针对复杂海洋环境下海空协同路径规划效率低、实时性差及动态适应性不足的问题,提出一种融合新型A^(*)算法与模型预测控制(MPC)的动态路径规划方法(A^(*)-MPC)。首先,为无人船构建多约束路径优化模型,利用动态权重A^(*)算法求解,实现洋流干扰下的路径规划;其次,为无人机构建时空优化模型,利用A^(*)算法及扇区稀疏优化求解,获得三维路径规划;最后,采用分层MPC策略实现海空协同。仿真结果表明,所提算法在计算时间(1.5±0.5 s)、路径平滑度(指数9.24)和避障能力(碰撞风险3.7U)方面优于对比算法,路径长度缩短13.3%,平滑度提升59.3%,为动态海洋救援任务提供了高效、安全的决策支持。 展开更多
关键词 海空协同 动态路径规划 A^(*)算法 模型预测控制
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应用场景驱动的动态自重构A^(*)算法加速阵列设计与实现
16
作者 白瑜龙 山蕊 《计算机工程与科学》 北大核心 2026年第2期238-244,共7页
在A^(*)算法的应用场景中,当父节点周围障碍物稀少或不存在时,理论上路径搜索应变得相对直接。然而,A*算法仍会遵循既定的规则进行节点扩展,这往往导致不必要的子节点扩展冗余。针对这一问题,提出了一种基于应用场景驱动的A*算法ASD-A*... 在A^(*)算法的应用场景中,当父节点周围障碍物稀少或不存在时,理论上路径搜索应变得相对直接。然而,A*算法仍会遵循既定的规则进行节点扩展,这往往导致不必要的子节点扩展冗余。针对这一问题,提出了一种基于应用场景驱动的A*算法ASD-A*,通过检测当前节点附近的障碍物数量来动态选择不同的节点拓展步长,从而提高节点拓展效率。同时,应对文中提出的灵活变化的节点拓展策略,提出了一种在动态自重构阵列上并行实现ASD-A*算法的方法,进一步加速路径规划过程。仿真结果表明,ASD-A*算法在不同障碍物数量的场景下规划出路径的时间比原算法规划出路径的时间平均减少17.7%。 展开更多
关键词 动态自重构 阵列处理器 A^(*)算法 并行化
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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：7
17
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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基于改进A^(*)平滑性路径规划算法研究 被引量：8
18
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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改进邻域扩展A^(*)算法的移动机器人路径规划 被引量：4
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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^(*)算法的矿用巡检机器人路径规划 被引量：2
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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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