针对传统跳点搜索(jump point search, JPS)算法存在的路径规划效率低、安全性不足及路径平滑性差等问题,提出一种改进的双向JPS算法。该算法通过融合多种优化策略实现系统性改进:引入障碍物膨胀机制,通过设置安全距离提升路径安全性;...针对传统跳点搜索(jump point search, JPS)算法存在的路径规划效率低、安全性不足及路径平滑性差等问题,提出一种改进的双向JPS算法。该算法通过融合多种优化策略实现系统性改进:引入障碍物膨胀机制,通过设置安全距离提升路径安全性;设计动态权重调整策略,以指数衰减模型平衡启发式引导与路径代价,优化搜索效率;采用碰撞检测算法筛选关键跳点,并结合三次B样条曲线优化路径,显著提升平滑性。实验结果表明,在复杂室内环境中改进的双向JPS算法能够生成更符合实际机器人导航需求的高质量路径。展开更多
文摘针对传统跳点搜索(jump point search, JPS)算法存在的路径规划效率低、安全性不足及路径平滑性差等问题,提出一种改进的双向JPS算法。该算法通过融合多种优化策略实现系统性改进:引入障碍物膨胀机制,通过设置安全距离提升路径安全性;设计动态权重调整策略,以指数衰减模型平衡启发式引导与路径代价,优化搜索效率;采用碰撞检测算法筛选关键跳点,并结合三次B样条曲线优化路径,显著提升平滑性。实验结果表明,在复杂室内环境中改进的双向JPS算法能够生成更符合实际机器人导航需求的高质量路径。
