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基于改进A^(*)算法和动态窗口算法的自动导引小车轨迹规划
被引量：
7
1
作者
彭斌
王力
杨思霖
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第S01期347-352,共6页
针对应用于复杂仓储环境的自动导引小车(AGV)轨迹规划问题,提出了一种结合改进A^(*)算法和动态窗口算法(DWA)的混合算法,命名为IA^(*)-DW混合算法,以提高AGV在复杂仓储环境中的轨迹规划能力,保证AGV在复杂环境中安全且高效率地运行。该...
针对应用于复杂仓储环境的自动导引小车(AGV)轨迹规划问题,提出了一种结合改进A^(*)算法和动态窗口算法(DWA)的混合算法,命名为IA^(*)-DW混合算法,以提高AGV在复杂仓储环境中的轨迹规划能力,保证AGV在复杂环境中安全且高效率地运行。该算法的主要原理是使用加权欧氏距离优化传统A^(*)算法的启发函数,并提出一种拐点识别算法去除路径冗余节点,改进后的A^(*)算法与传统A^(*)算法相比在完成相同任务时轨迹拐点数可减少57.14%;利用改进的A^(*)算法完成全局路径规划工作,保证规划的路径全局最优,接着结合动态窗口算法完成局部路径规划。仿真实验结果表明:IA^(*)-DW混合算法较传统算法更适合用于复杂环境的AGV路径规划。
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关键词
轨迹规划
自动导引小车
A^(*)算法
动态窗口算法
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题名
基于改进A^(*)算法和动态窗口算法的自动导引小车轨迹规划
被引量：
7
1
作者
彭斌
王力
杨思霖
机构
兰州理工大学机电工程学院
浙江亚龙智能装备集团股份有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第S01期347-352,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51675254,51966009)
国家重点研发计划项目(SQ2020YFF0420989)。
文摘
针对应用于复杂仓储环境的自动导引小车(AGV)轨迹规划问题,提出了一种结合改进A^(*)算法和动态窗口算法(DWA)的混合算法,命名为IA^(*)-DW混合算法,以提高AGV在复杂仓储环境中的轨迹规划能力,保证AGV在复杂环境中安全且高效率地运行。该算法的主要原理是使用加权欧氏距离优化传统A^(*)算法的启发函数,并提出一种拐点识别算法去除路径冗余节点,改进后的A^(*)算法与传统A^(*)算法相比在完成相同任务时轨迹拐点数可减少57.14%;利用改进的A^(*)算法完成全局路径规划工作,保证规划的路径全局最优,接着结合动态窗口算法完成局部路径规划。仿真实验结果表明:IA^(*)-DW混合算法较传统算法更适合用于复杂环境的AGV路径规划。
关键词
轨迹规划
自动导引小车
A^(*)算法
动态窗口算法
Keywords
trajectory planning
Automated Guided Vehicle(AGV)
A^(*)algorithm
Dynamic Window Approach(DWA)
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进A^(*)算法和动态窗口算法的自动导引小车轨迹规划
彭斌
王力
杨思霖
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
7
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