融合环境信息和运动约束的改进A*算法研究

标准A*算法存在着无法考虑移动机器人运动特性及处理后的路径不利于移动机器人运动等问题。针对这一问题提出了一种新改进A*算法,通过环境信息引入障碍物权重系数来改进算法的启发函数并进行全局路径规划;优化搜索节点的选取方式和设定障碍物与路径之间的安全距离;基于对移动机器人的运动特性的考虑优化其路径,并在不同环境地图中与其他算法进行仿真实验对比分析。相关实验表明：基于新改进A*算法规划的路径始终与障碍物保持一定的安全距离;改进A*算法在时间上相比标准A*算法平均减少了80%,路径长度平均减少了2%,路径转角平均降低了82%。改进后算法相比其他算法在时间、搜索节点以及平滑度上有很大的改进,融合机器人环境信息和运动特性的规划路径算法可为移动机器人的路径规划提供一种新的方法。     

融合JPS和改进A*算法的移动机器人路径规划

针对传统A*算法在场景较大的栅格地图路径规划时,很多冗余节点的遍历导致寻路算法内存消耗大、计算速度慢等问题,提出了一种对A*算法的改进策略.首先,改进启发函数的具体计算方式,利用切比雪夫距离替代欧氏距离使启发式函数精确地等于实际最佳路径,减少A*节点的拓展数量;其次,使用跳点搜索(JPS)策略筛选出跳点添加到OpenList和ClosedList代替A*算法中大量不必要的邻节点,通过跳点实现较长距离的跳跃,从而减少内存占用以及对节点的评估,直到生成最终路径.为了验证A*算法改进后的效果,在五种尺寸的二维栅格地图中进行仿真测试,结果表明,改进后的A*算法减少了大量寻路过程评估的节点,提高了寻路速度,并且随着地图尺寸的增加,改进后的A*算法能将寻路速度提高一个数量级以上.最后,将改进后的算法应用在移动机器人路径规划器上进行实验,在同一规划任务下,JPS策略下改进的A*算法较传统A*算法,路径搜索耗费时间减少了92.2％,拓展的节点减少了97.37％,能够满足大场景下移动机器人快速路径规划的要求.     

煤矿履带式定向钻机路径规划算法

煤矿履带式定向钻机路径规划过程中存在机身体积约束和实际场景下的行驶效率需求,而常用的A*算法搜索速度慢、冗余节点多,且规划路径贴近障碍物、平滑性较差。提出一种以改进A*算法规划全局路径、融合动态窗口法（DWA）规划局部路径的煤矿履带式定向钻机路径规划算法。考虑定向钻机尺寸影响,在传统A*算法中引入安全扩展策略,即在定向钻机和巷道壁、障碍物之间加入安全距离约束,以提高规划路径的安全性;对传统A*算法的启发函数进行自适应权重优化,同时将父节点的影响加入到启发函数中,以提高全局路径搜索效率;利用障碍物检测原理对经上述改进后的A*算法规划路径剔除冗余节点,并使用分段三次Hermite插值进行二次平滑处理,得到全局最优路径。将改进A*算法与DWA融合,进行煤矿井下定向钻机路径规划。利用Matlab对不同工况环境下定向钻机路径规划算法进行仿真对比分析,结果表明：与Dijkstra算法和传统A*算法相比,改进A*算法在保证安全距离的前提下,加快了搜索速度,搜索时间分别平均减少88.5%和63.2%,且在一定程度上缩短了规划路径的长度,路径更加平滑;改进A*算法与DWA融合算法可有效躲避改进A*算法规...     

基于启发式机器人路径规划仿真研究

研究路径规划优化选择问题,路径规划一直是工业机器人需要解决的重点技术。为了使机器人的移动目标位姿寻找无碰撞路径,针对传统的A*的路径规划算法对路径规划选择时容易陷入"死循环",而且找到的路径并非最优路径等缺陷。为解决上述问题,提出了一种在原A*算法的基础上改进为新的双向A*递归路径规划算法,首先通过加入搜索方向因子,充分利用硬件资源和并行编程技术,遍历路径中的所有节点,当某一节点前后节点连线上无障碍物时,将延长线路的中间节点删除,从而建立双向A*模型。仿真结果表明,改进后的算法性能优于标准A*算法以及蚁群算法,并使路径选择得到优化。     

大规模AGV的改进时间窗路径规划

在机器人路径规划中,A*算法搜索路径时存在大量冗余节点,随着任务量增加,其搜索效率也会急剧下降,因此无法适应大规模任务下的路径规划。为此提出一种改进时间窗的有界次优A*算法用于求解大规模自动导引车（automatic guided vehicle,AGV）路径规划问题。算法使用时间启发式,并在搜索过程中采用时空搜索,规划无冲突的最优或次优路径。算法主要进行了三处改进：采用时间启发式,缩短了路径时间;采用动态时间窗算法,避免多次路径规划;优化了聚焦搜索算子,降低负反馈。通过MATLAB实验结果证明改进后的算法在进行多机器人路径规划时,能快速有效地规划出无冲突的平滑次优路径,搜索效率高,稳定性强。     

基于改进A*算法的移动机器人路径规划研究

A*算法广泛应用于移动机器人路径规划中，而传统A*算法在寻路时，普遍存在搜索时间较长、效率低下等问题，因此，采用双向搜索的方式，对传统A*算法加以改进，该算法在路径规划过程中，可同时进行正反向路径搜索，同时采用正反向搜索交替机制，保证了最终目标节点搜索在连线中点区域内相遇，从而缩短了寻路计算时间。在MATLAB平台上，针对改进后的A*算法进行仿真实验，结果证明，双向A*算法减少了规划时间，且可生成最优路径。最后，将该算法应用到基于开源机器人操作系统的Turtlebot2移动平台上，进行现场实验，实验结果表明，双向A*算法减少了寻路计算时间，从而使得路径搜索效率得到显著提升，且规划路径合理，满足路径规划要求。     

基于A*的双向预处理改进搜索算法

本文针对传统A*算法存在冗余路径点较多与单向搜索耗时较长的缺点,提出了一种改进A*算法.该算法采用双向预处理结构减少冗余节点数,并通过归一化处理和增加节点标记信息进一步优化估价函数提高遍历速度.利用仿真软件对改进A*算法进行实验,并与其它经典路径规划算法进行比较.仿真结果表明,改进后的A*算法较于传统A*算法能以较低的搜索节点数和搜索时长较好的完成全局路径规划.     

基于节点优化的改进全局路径规划A*算法

目前越来越多的领域使用移动机器人代替人工工作。路径规划就是移动机器人正常工作的保障之一,A*算法就是一种路径规划算法。针对A*算法生成路径拐点多、路径较长的问题,提出了一种基于将搜索邻域扩大至5×5的随机数去除节点的改进A*算法。首先,将3×3的搜索邻域扩大至5×5,从而减少拐点个数,改善转折角度,去除冗余点;其次,引入一种随机数去除冗余节点的方法,该方法是通过随机连接节点判定其是否穿过障碍物来去除冗余节点,从而进一步去除A*算法路径列表的冗余点;最后,将改进的算法与A*算法在30×30的栅格地图中进行仿真比较,实验结果表明,改进的算法在多组路径中都有很好的优化效果,路径长度、运行时长和访问节点数分别平均减少了4.46%、24.83%和39.93%,从而有效改善A*算法生成拐点多、路径较长的问题。     

基于双向搜索改进A*算法的自动导引车路径规划

在面积比较大的或划分精细的栅格地图中进行自动导引车(AGV)行驶路径规划时,经典的A*算法搜索得到的路径往往冗余节点和转折点较多,搜索路径时间较长.为了提高A*算法的实时性,提出了一种基于双向搜索路径的A*算法.首先,对于A*算法的启发函数引入父节点和Chebyshev Distance,改进启发函数;其次,引入双向路径搜索的动态窗口,同时从路径的起点和终点搜索路径,得到一条初始路径,并论述了动态窗口的大小对于双向搜索路径的影响;最后,依据关键点搜索原理,剔除初始路径中存在的冗余节点,得到最终的搜索路径.实验证明,相较于单向改进A*算法和改进人工势场算法,双向搜索改进A*算法搜索路径耗费时间分别降低了22.9％和78.4％,路径包含节点数分别降低了82.2％和99.5％,证明了算法的有效性.     

基于双向搜索改进A*算法的自动导引车路径规划

在面积比较大的或划分精细的栅格地图中进行自动导引车(AGV)行驶路径规划时,经典的A*算法搜索得到的路径往往冗余节点和转折点较多,搜索路径时间较长.为了提高A*算法的实时性,提出了一种基于双向搜索路径的A*算法.首先,对于A*算法的启发函数引入父节点和Chebyshev Distance,改进启发函数;其次,引入双向路径搜索的动态窗口,同时从路径的起点和终点搜索路径,得到一条初始路径,并论述了动态窗口的大小对于双向搜索路径的影响;最后,依据关键点搜索原理,剔除初始路径中存在的冗余节点,得到最终的搜索路径.实验证明,相较于单向改进A*算法和改进人工势场算法,双向搜索改进A*算法搜索路径耗费时间分别降低了22.9％和78.4％,路径包含节点数分别降低了82.2％和99.5％,证明了算法的有效性.     

基于改进RRT*FN算法的机器人路径规划

针对固定节点数的渐近最优快速扩展随机数算法(RRT*FN)精度低、收敛到最优值速度慢等问题,提出一种改进的RRT*FN路径规划算法,并用于解决二维静态环境下的移动机器人全局路径规划问题.首先,改进算法使用与RRT*FN算法相同的均匀采样方法进行路径搜索,当搜索到一条初始路径时,在之后的路径规划中使用启发式采样方法.在之后的每次迭代中,改进算法在椭圆子集采样方法与路径点邻近区域采样方法中随机选择一种作为当前采样方法.然后,当树中的总节点数达到预设值时,对树中的叶子结点采用加权方法进行删除.通过给予采样区域内的叶子结点更高的权重,从而将采样区域外的叶子结点以更高概率删除,得以保留树中的高性能节点,以便提高算法性能.最后,通过仿真实验验证改进算法的有效性.     

三维分层航迹规划算法研究与仿真

针对传统A*算法在飞行器航迹规划过程中产生节点较多,搜索时间较长等缺点,提出了一种改进的A*算法.该算法采用分层思想,将局部规划与全局规划相结合,并对代价函数进行了改进,在保证航迹优化的基础上,提高了搜索效率.仿真结果表明,运用该算法能够规划出符合工程应用的飞行器航迹.     

基于改进A*算法和动态窗口法的机器人路径规划

针对移动机器人在复杂环境下(包含静态和动态环境)的路径规划效率低的问题,提出了一种改进的A*算法与动态窗口法相结合的混合算法。针对传统A*算法安全性不足的问题,采用障碍规避策略,优化节点的选择方式,增加路径的安全性;针对转折点多的问题,采用递归二分法优化策略,去除冗余节点,减少转弯次数;针对静态环境下路径平滑性不足的问题,采用动态内切圆平滑策略将折线角优化成弧度角,以增加路径的平滑性。对于传统动态窗口法的目标点附近存在障碍物时规划效果不好和容易在凹型槽类障碍物中陷入局部最优的问题,在原有的评价函数中引入了距离偏差和轨迹偏差。最后,对所提的改进A*算法和混合算法分别在静态和动态环境下与其他算法进行仿真比较。从结果可以看出,与传统混合算法相比,临时障碍环境下,路径长度和运行时间分别缩短了13.2%和65.8%;移动障碍环境下,路径长度和运行时间分别缩短了13.9%和44.9%,所提的算法提高了在复杂环境中规划路径的效率。     

非结构化场景下基于改进JPS算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人在大范围非结构化场景下的路径规划问题,在改进跳点搜索(JPS)算法的基础上结合A*搜索,提出一种基于分层栅格地图的Jump A*(JA*)路径规划算法.该算法对三维点云地图进行栅格化分层处理,将环境信息划分为结构层与非结构层,并建立搜索策略切换规则,依据图层信息使用不同的搜索策略,从而有效减少计算量.为了验证JA*算法的有效性,在图层比例不同的三维地图中进行仿真,仿真结果表明,JA*算法相比于传统的A*算法遍历节点更少,搜索效率更高;相比于双向A*算法,具有更高的鲁棒性.最后将JA*算法应用在公开数据集中,实验结果表明,JA*算法能有效解决移动机器人在大范围非结构化场景下的路径规划问题.     

融合改进A*与DWA算法的机器人动态路径规划

传统A*算法是移动机器人全局路径规划的常用算法之一,但是算法搜索效率低、规划路径转折点多、面对复杂环境中随机出现的动态障碍物无法实现动态路径规划。针对这些问题,在考虑全局最优的基础上将改进A*与DWA算法融合,量化环境中的障碍物信息,根据此信息调节A*算法启发函数的权重,提高算法的效率和灵活性。基于Floyd算法思想设计路径节点优化算法,删除冗余节点,减少转折,提高路径平滑度。基于全局最优设计DWA算法的动态窗口评价函数,用于区分已知障碍物和未知动态、静态障碍物,提取改进A*算法规划路径的关键点作为DWA算法的临时目标点,在全局最优的基础上实现了改进A*与DWA算法融合。实验结果表明,在复杂环境中,融合算法规划路径既能保证全局最优,又能及时有效地躲避环境中出现的动静态障碍物,实现复杂环境中的动态路径规划。     

改进A*算法的水面舰艇静态航路规划

针对复杂海洋环境下水面舰艇航路规划时出现的大地图寻路速度慢、航路安全性差、航路不平滑等难题,结合电子海图提出了一种改进A*算法的航路规划方法。提出一种自适应的改进启发函数,在搜索节点时加入目标节点的方位信息,加快了A*算法搜索路径的速度;加入迫使航路远离障碍物的安全距离,解决了传统A*算法沿障碍物边缘寻路导致航路安全性差的问题;对原始航路进行二次优化,在对原始路径提取转折点后,通过判断任意两个转折节点的直线可达性,将转折节点之间的实际距离转化为距离矩阵,使用Dijkstra算法优选出航路长度更短的关键转折点,最终使用二阶贝塞尔曲线对航路转折处进行平滑处理,以满足航路平滑且易跟随的要求。仿真实验表明,相对于传统A*算法,改进算法规划的路径具有寻路速度更快、航路距离更短、航路安全性更高的特点。     

应用于机器人路径规划的双向时效A*算法

针对时效A*算法为了大幅减少算法时间,导致路径规划长度增加和路径锯齿过多的问题,提出一种改进的双向时效A*算法,该方法将从起点和终点同时运行时效A*算法寻找路径,并采用多近邻栅格距离计算方案;同时,根据不同环境地图对传统A*算法、时效A*算法和双向时效A*算法运行结果进行对比研究及分析;最后,制定算法时间、路径长度两个指标来评判算法的优劣。实验结果显示,双向时效A*算法相对于传统A*算法,算法时间最大减少76.8%,相对于时效A*算法,时间最大减少55.4%,并解决了时效A*算法规划路径距离增加、路径不够平滑的问题。