游戏中路径搜索算法研究

路径搜索是游戏中非常重要的一部分,A*算法是最常用的搜索算法,但是使用A*算法搜索出的路径的真实性常常不能让人满意。本文介绍A*搜索算法及存在的路径问题,针对该算法在游戏中暴露的问题,提出一种平滑改进的算法,较好地解决了这个问题。     

基于物流机器人的路径规划研究

本文描绘了物流机器人的路径规划问题。针对标准A*算法的路径规划时间长、计算节点多的问题,提出了在标准A*算法的基础山,使用改进的双向搜索的A*算法。通过使用MATLAB进行仿真和实验平台进行实验对标准A*算法和优化后的A*算法进行了对比,结果表明:改进的A*算法比标准的A*算法进行路径规划的时间更短,并且使用的节点更少。     

基于Dijkstra的PKI交叉认证路径搜索算法

针对网状型公钥基础设施（PKI）信任模型认证路径的不确定性,提出一种基于Dijkstra算法的PKI交叉认证路径搜索算法。该算法根据PKI系统中配置的认证路径搜索服务器,结合信任路径图,利用Dijkstra算法进行认证路径搜索。结果表明,该算法在一定程度上避免了认证路径的不确定性,有效提高了路径查找的速度。     

人工智能中的A*算法应用及编程

搜索是人工智能中的一个基本问题.文中比较了几种典型的搜索方法,包括盲目搜索和启发式搜索,重点对A*算法进行了阐述和分析,并以求地图两点的最短路径搜索为例,给出了用A*算法编程的实现方法.结果表明,应用A*算法提高了目标搜索的效率.     

A*算法在Shortest-Path方面的优化研究

在游戏和地理信息系统开发等领域中,专门针对最短路径搜索方面的优化研究较多,尤其是最短路径中启发式搜索算法中的A*算法的效率优化研究.本文将针对在人工智能或算法研究中的使用的地图大多数是基于任意图而不是网格图的状况,通过任意图与网格图及方向的相结合,提出了三种优化A*算法的启发式函数搜索策略,较好地减小了算法搜索的范围和规模,有效地提高了A*算法的运行效率.最后的实验结果显示,与传统的A*算法相比较,优化启发搜索策略后的A*算法寻径更快速,更准确,计算效率更高.     

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WGAN-GP的搜索式路径规划算法

为了提升搜索式路径规划算法在C字型障碍中的探索效率,提出了一种基于对抗生成网络的A*算法。首先使用训练更为稳定的梯度惩罚Wasserstein对抗生成网络（WGAN-GP）生成存在可行路径的感兴趣区域;然后使用A*算法优先探索该区域,使得路径规划能够被有效引导;最终形成一条连续的路径。经过实验仿真验证,其相较于传统A*算法节约了31%的规划时间、减少了22.84%的探索空间,提升了路径规划算法的效率。实验结果表明,改进的A*算法具有较高的探索效率,能够更好地应用于机器人路径规划中。     

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.     

Lambda*路径规划算法

分析A*算法耗时多的基础上,针对性地提出Lambda*算法,通过减少open表中保持的节点数,减少计算量,算法能在较少的时间里得到较优的路径。相对于A*算法,采用Lambda*进行路径规划,在2D环境下时耗减少了48.76%,在3D环境下时耗减少了30.11%。即使在复杂的3D环境中,Lambda*算法也能较快地获取较优的路径规划方案,更能适应现代工业机器人的快速路径规划的需求。     

一种基于改进Theta *的机器人路径规划算法

对Theta *算法进行改进,并用于解决机器人路径规划问题.首先,将障碍物对机器人产生的斥力作为一种惩罚函数加入到启发函数中,并合理地选择惩罚函数权重以确定启发函数.在此基础上,改进A *算法的变种——Theta *算法,提出对路径进行平滑处理的PS_Theta *算法.最后在二维仿真环境中进行验证及数据统计,并推广至三维复杂环境中,实验结果证明了算法的合理性与有效性     

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。     

改进BIT*与DWA算法的动态路径规划

传统批通知树（batch informed trees,BIT*）算法结合了RRT*算法和A*算法的优势,但是该算法在复杂环境下无法躲避未知的动态障碍物,无法完成动态路径规划。针对该问题,提出了一种将改进的BIT*算法和改进的DWA算法相融合的算法。在传统BIT*算法的基础上对路径进行拉伸优化,提取关键转折点,减少路径长度;对传统DWA算法的距离评价函数进行改进、引入轨迹点评价函数,避免局部规划过分偏离,也减少了已知障碍物对路径的影响;将改进的BIT*算法与改进的DWA算法相融合,将提取的关键转折点作为DWA的中间目标点,弥补全局规划算法无法躲避动态障碍物的缺点以及局部规划算法全局能力低下的缺点。在动静态地图中对RRT*算法、BIT*算法、DWA算法、改进BIT*算法以及融合算法进行仿真实验,仿真结果表明：在复杂环境中,改进的BIT*算法具有更短的路径和更少的拐点;与传统的DWA算法相比,融合算法规划的路线更平滑,机器人既能实时动态避障抵达终点,又能更加贴近全局路径,保证路线全局最优。     

基于A*算法的三维地图最优路径规划

研究了基于A*算法的适合人步行行走的山地环境下三维地图最优路径规划算法及实现.本文考虑了三维山地无路网信息覆盖的条件较差环境,对A*算法进行改进,并利用三维地形DEM数据计算出一条相对平缓且长度较短的三维路径.改进算法对三维条件下路径最短的评价标准由原有的空间距离累加最短改进为先将空间等效成水平距离,再计算距离是否最短.同时,本文充分考虑了搜索点周围环境的整体坡度信息作为启发信息,来降低算法寻找的路径走在陡坡上的概率.实验表明,本算法最终计算出的三维最优路径在平缓度及路径最短上有所改善,基本符合人步行行走的习惯.     

双层优化A*算法与动态窗口法的动态路径规划

为满足动态环境中移动机器人既要动态避障抵到终点,又要尽可能地做到全局最优的路径规划需求,提出了一种双层优化A*算法与动态窗口法相结合的移动机器人路径规划算法。在传统A*算法求得的全局路径轨迹基础上,首先通过一层全局优化,计算路径节点间斜率,提取关键转折点,大幅度减少路径转折点数量;再通过二层全局优化,延长路径段求得路径交点,判断交点是否通过障碍物的方法,将路径转折点数降到最低;设计动态窗口法的轨迹评价函数,解决了机器人容易陷入“凹”“C”形障碍物的问题,同时保证了障碍物安全距离并选取全局最优的路径轨迹。最后分别在静态与动态的二维栅格地图中对传统A*算法、一层优化A*、二层优化A*以及融合算法进行仿真实验。实验结果表明一层优化A*算法大幅度降低了转折次数;二层优化A*算法将转折点数降到最低,但是路径长度小幅度增加;融合算法实现了机器人实时动态避障抵到终点,而且在保证安全距离的同时更加贴近全局最优规划。     

狭窄空间无人机动态三维A*算法研究

针对三维飞行器在动态环境下使用三维A*算法进行局部仿真时,环境信息未知,存在冗余点和拐点,导致收敛时间长、路径节点扩展代价大、易陷入局部最优问题,提出一种基于全局与局部相结合的动态三维A*寻路算法。此算法首先改进评价函数的权值系数动态分配,减小路径冗余点和拐点,从而降低算法耗时,缩短路径长度;其次改进路径生成策略,有效提高算法效率,避免陷入局部最优,进一步缩短路径长度,从而实现飞行器在三维动态环境中的路径规划。将改进后的算法进行仿真对比,仿真结果表明,改进后的算法路径更加合理,算法耗时和路径长度更短。     

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。     

基于栅格空间的移动机器人快速路径规划方法

基于栅格空间的节点扩展方式,提出了一种移动机器人快速路径规划的新方法;在引人可视性概念的基础上,通过对传统八邻域法扩展节点进行改进,成功将节点间派生关系由物理相邻引申到逻辑相邻,从而完成任意方向的节点扩展;采用启发式搜索算法D*Lite进行搜索,将应用两种扩展方式的算法在VC环境下分别实现并进行了分析比较;仿真结果表明,新算法不仅极大缩短了路径长度而且显著降低了执行时间。文章提出的算法很好地解决了移动机器人快速路径规划问题。     

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。