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融合改进D^(*)与RRT算法的单AGV路径规划算法: 1; 作者赵学健叶昊 +2 位作者江宇航袁凯孙知信《小型微型计算机系统》北大核心 2025年第8期1847-1860,共14页; 本研究针对单自动导引车(AGV)的路径规划问题,深入剖析了现有多阶段路径规划方法的局限性,并提出了一种融合改进D^(*)与快速探索随机树(RRT)算法的路径规划算法.该算法结合了改进D^(*)算法的高效性与RRT算法的灵活性,通过动态避障策略... 展开更多; 关键词 AGV 随机树算法 D^(*)算法路径规划智能物流; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进D^(*)算法的未知场景机器人运动规划被引量：3: 2; 作者鞠慕涵刘万科 +1 位作者胡捷谷宇鹏《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期145-153,共9页; 随着机器人技术不断发展,自主移动机器人的应用已拓展到复杂未知环境中。针对传统运动规划算法在复杂未知环境中存在搜索盲目、计算效率低、难获得安全轨迹等问题,本文提出了一种基于改进D^(*)算法的运动规划方法。其中,前端路径规划使... 展开更多; 关键词移动机器人运动规划 D^(*)算法 JPS算法三次B样条; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进D^(*)算法的AUV三维动态路径规划被引量：27: 3; 作者朱蟋蟋孙兵朱大奇《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第4期736-743,共8页; 传统D^(*)算法应用于路径规划时,规划的路径一般由折线段组成,且紧靠障碍物边缘。由于自身运动学约束,自治水下机器人(autonomous underwater vehicle, AUV)难以实现折线等情况的快速转向;同时由于自身体积约束,AUV可能会碰撞到障碍物... 展开更多; 关键词自治水下机器人三维路径规划 D^(*)算法威胁代价; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进D^(*)算法的巡检机器人路径规划被引量：23: 4; 作者秦旭黄晓华 +1 位作者马东明翁亚华《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2022年第6期10-13,共4页; 路径规划技术是巡检机器人的热门研究,针对传统D^(*)算法存在的如拐点多、效率低、路径安全度不高等问题,对传统D^(*)算法进行了改进,优化了子节点的选取方式,将全局地图环境分解为多个局部环境,在选取局部环境中的目标点时,以局部环境... 展开更多; 关键词路径规划 D^(*)算法巡检机器人仿真建模; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双向D^(*)算法的履带机器人路径规划被引量：7: 5; 作者王飞鹏张志安《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2023年第5期64-67,共4页; 传统的D^(*)算法在第一次规划路径时遍历节点和路径的拐点较多,不适用于机器人实体移动,为了让履带机器人可以在部分已知的环境下自主移动,提出了改进双向D^(*)算法,通过元胞自动机中的扩展Moore型邻居结构降低角度变化的最小增量,避免... 展开更多; 关键词 D^(*)算法元胞自动机双向搜索贝塞尔曲线路径安全性; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合改进D^(*)与RRT算法的单AGV路径规划算法: 1; 作者赵学健叶昊江宇航袁凯孙知信; 机构南京邮电大学现代邮政学院南京邮电大学江苏省邮政大数据技术与应用工程研究中心中博信息技术研究院有限公司安徽邮谷快递智能科技有限公司; 出处《小型微型计算机系统》北大核心 2025年第8期1847-1860,共14页; 基金国家自然科学基金项目(61972208,62272239)资助中国博士后科学基金项目(2018M640509)资助江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX24_1203,SICX23_0303,SJCX24_0339)资助。; 文摘本研究针对单自动导引车(AGV)的路径规划问题,深入剖析了现有多阶段路径规划方法的局限性,并提出了一种融合改进D^(*)与快速探索随机树(RRT)算法的路径规划算法.该算法结合了改进D^(*)算法的高效性与RRT算法的灵活性,通过动态避障策略和目标约束优化,显著提升了路径规划性能.引入自适应视野、步长、威胁因子及目标点采样率等参数,以适应多变环境需求.利用Rich_Moore元胞自动机方法扩展可行区域并确定最短路径,并通过高阶贝塞尔曲线平滑路径,减少转向,提高路径平滑度.实验结果证明,该算法在精度和效率上均优于传统方法,对提升AGV作业实时性和准确性,推动自动化物流系统发展具有显著意义.; 关键词 AGV 随机树算法 D^(*)算法路径规划智能物流; Keywords AGV random tree algorithm D^(*)algorithm path planning intelligent logistics; 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进D^(*)算法的未知场景机器人运动规划被引量：3: 2; 作者鞠慕涵刘万科胡捷谷宇鹏; 机构武汉大学测绘学院; 出处《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期145-153,共9页; 文摘随着机器人技术不断发展,自主移动机器人的应用已拓展到复杂未知环境中。针对传统运动规划算法在复杂未知环境中存在搜索盲目、计算效率低、难获得安全轨迹等问题,本文提出了一种基于改进D^(*)算法的运动规划方法。其中,前端路径规划使用融合跳跃点搜索(JPS)思想的D^(*)算法,后端轨迹优化基于B样条构建二次规划问题。利用矩阵实验室(Matlab)与机器人操作系统(ROS)的仿真平台进行实验,结果表明,改进D^(*)算法在30×30的栅格地图中,相比传统D^(*)算法、FocussedD^(*)、有向D^(*)算法搜索耗时减少0.297、0.269、0.191s;动态障碍物存在时,可使移动机器人快速、安全运动至目标点。; 关键词移动机器人运动规划 D^(*)算法 JPS算法三次B样条; Keywords mobile robot motion plan D^(*)algorithm jump point search cubic B-spline; 分类号 P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进D^(*)算法的AUV三维动态路径规划被引量：27: 3; 作者朱蟋蟋孙兵朱大奇; 机构上海海事大学智能海事搜救与水下机器人上海工程技术研究中心; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第4期736-743,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61873161,U1706224) 上海市青年科技启明星计划资助项目(20QA1404200) 国家重点研发计划课题(2017YFC0306302)。; 文摘传统D^(*)算法应用于路径规划时,规划的路径一般由折线段组成,且紧靠障碍物边缘。由于自身运动学约束,自治水下机器人(autonomous underwater vehicle, AUV)难以实现折线等情况的快速转向;同时由于自身体积约束,AUV可能会碰撞到障碍物边缘。针对AUV三维水下动态路径规划问题,在原D^(*)算法的代价函数基础上增加了障碍物威胁代价项,以保证规划的路径更安全;利用均匀B样条曲线拟合模型进行路径平滑处理,进而得到优化的AUV规划路径。最后,仿真结果表明,改进的D^(*)算法可以达到预期效果。; 关键词自治水下机器人三维路径规划 D^(*)算法威胁代价; Keywords Autonomous underwater vehicle three-dimensional path planning D^(*)algorithm threat cost; 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进D^(*)算法的巡检机器人路径规划被引量：23: 4; 作者秦旭黄晓华马东明翁亚华; 机构南京理工大学机械工程学院; 出处《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2022年第6期10-13,共4页; 文摘路径规划技术是巡检机器人的热门研究,针对传统D^(*)算法存在的如拐点多、效率低、路径安全度不高等问题,对传统D^(*)算法进行了改进,优化了子节点的选取方式,将全局地图环境分解为多个局部环境,在选取局部环境中的目标点时,以局部环境关键节点为主,舍弃无用节点和危险节点;又改进了代价估计函数,并引入平滑度函数。最终用MATLAB建立栅格地图进行仿真,结果表明:改进后的算法得到的路径转弯次数有所优化,拐点数目减少了约30%;规划效率得到了提升,规划时间节约了约20%;并且所得路径与障碍物保持了适当距离,提升了机器人运行过程中的安全性。; 关键词路径规划 D^(*)算法巡检机器人仿真建模; Keywords path planning D^(*) algorithm inspection robot simulation modeling; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化] TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双向D^(*)算法的履带机器人路径规划被引量：7: 5; 作者王飞鹏张志安; 机构南京理工大学机械工程学院; 出处《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2023年第5期64-67,共4页; 文摘传统的D^(*)算法在第一次规划路径时遍历节点和路径的拐点较多,不适用于机器人实体移动,为了让履带机器人可以在部分已知的环境下自主移动,提出了改进双向D^(*)算法,通过元胞自动机中的扩展Moore型邻居结构降低角度变化的最小增量,避免履带底盘无效转向带来的成本;针对其收敛速度较慢的现象,融合双向搜索规则来减少算法的搜索时间,使得机器人较原D^(*)算法规划路径更加快速,避障更加高效;最后利用二阶贝塞尔曲线方程优化路径,使得路径无明显拐点。仿真结果表明,在不同环境情况下的仿真实验中,改进后的D^(*)算法在规划时间上缩短了30%左右,搜索的元胞数量减少量近50%。并且该改进算法具有良好的安全性以及全局最优性。; 关键词 D^(*)算法元胞自动机双向搜索贝塞尔曲线路径安全性; Keywords D algorithm metacellular automaton bidirectional search Bessel curve path security; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化] TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	融合改进D^(*)与RRT算法的单AGV路径规划算法	赵学健叶昊江宇航袁凯孙知信	《小型微型计算机系统》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	改进D^(*)算法的未知场景机器人运动规划	鞠慕涵刘万科胡捷谷宇鹏	《导航定位学报》 CSCD 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进D^(*)算法的AUV三维动态路径规划	朱蟋蟋孙兵朱大奇	《控制工程》 CSCD 北大核心	2021	27	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进D^(*)算法的巡检机器人路径规划	秦旭黄晓华马东明翁亚华	《组合机床与自动化加工技术》北大核心	2022	23	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于双向D^(*)算法的履带机器人路径规划	王飞鹏张志安	《组合机床与自动化加工技术》北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料