融合安全A*算法与动态窗口法的机器人路径规划

A^*算法通过启发信息指引搜索方向,被广泛应用于移动机器人的路径规划,但其规划出的搜索路径存在冗余节点且与障碍物相近,无法满足动态避障需求。对标准A^*算法进行改进,设计安全A^*算法并融合动态窗口法进行路径规划。定义安全距离因子引入A^*算法的启发函数中,提高算法规划路径的安全性,同时采用平面结构法对算法规划得到的路径进行优化,根据相邻节点与障碍物之间的位置关系判断该相邻节点间是否存在障碍物,由此减少路径拐点数,提高路径平滑度。由于当移动机器人处于未知环境时,仅靠A^*算法不能避开障碍物到达目标点,因此借助动态窗口法的局部避障功能。通过安全A^*算法规划全局最优路径节点坐标,设计融合子函数改进动态窗口法的评价函数,解决动态窗口法易陷入局部最优的问题。实验结果表明,在复杂环境中,该方法通过融合安全A^*算法和动态窗口法,能够确保在安全路径基础上实时随机避障,使机器人安全到达终点。     

改进A*算法的移动机器人最短路径规划

针对复杂室内环境下移动机器人路径规划存在实时性差的问题,通过对Dijkstra算法、传统A^*算法以及一些改进的A^*算法的分析比较,提出了对A^*算法的进一步改进的思路。首先对当前节点及其父节点的估计路径代价进行指数衰减的方式加权,使得A^*算法在离目标点较远时能够很快地向目标点靠近,在距目标点较近时能够局部细致搜索保证目标点附近障碍物较多时目标可达;然后对生成的路径进行五次多项式平滑处理,使得路径进一步缩短且便于机器人控制。仿真结果表明,改进算法较传统A^*算法时间减少93.8%,路径长度缩短17.6%、无90°转折点,使得机器人可以连续不停顿地跟踪所规划路径到达目标。在不同的场景下,对所提算法进行验证,结果表明所提算法能够适应不同的环境且有很好的实时性。     

基于随机游走的多目标A*算法的改进

针对基于降维技术改进的多目标A^*（NAMOA_dr^*）算法中存在的高原搜索现象,结合蒙特卡罗随机游走策略提出了一种基于随机游走的多目标A^*（RWNAMOA_dr^*）算法,其基本思想是当NAMOA_dr^*算法陷入高原搜索时,利用随机游走策略及时找到一个出口（具有被上次扩展标签的启发值非支配的启发值的标签）逃离该高原搜索。针对NAMOA_dr^*算法何时陷入高原搜索的问题,提出了一种检测高原搜索的方法,即当连续扩展m次标签的启发值都被上一次扩展的标签的启发值支配时则认为NAMOA_dr^*算法陷入了高原搜索。使用多目标搜索算法的标准测试平台——随机网格进行了实验。实验结果表明RWNAMOA_dr^*算法比NAMOA_dr^*算法的运行时间平均减少了50.69%,占用的空间平均减少了约10%,能够为现实生活中加速多目标路径搜索提供理论支撑。     

基于扇形领域扩展的同步双向A*算法

为提高航空器飞行的安全性和平滑性,解决传统A^*算法拐弯角度过大、搜索路径节点过多等问题,提出一种基于扇形领域扩展的同步双向A^*搜索算法。首先,根据栅格图法扩展危险区域边界;其次,设计了基于同步双向搜索的A^*算法,动态定义正反向搜索的目标节点。针对搜索角度有限问题,提出了在5×5领域内的扇形领域扩展策略,并设计了含有双重权重参数的评价函数以减少冗余点的产生。为验证改进算法的有效性,选取方形和不规则形状危险区进行仿真。结果表明改进的同步双向搜索算法搜索的路径更平滑;与传统双向A^*算法的结果相比,在不同形状的危险区域下,搜索路径长度分别减少了1.65%、13.16%,搜索路径节点个数减少了42.6%、46.81%,具有较强的搜索效率。     

基于改进A*算法的移动机器人路径规划

为了解决较大场景下A^*寻路算法存在的内存开销大、计算时间长等问题,本文在A^*算法的基础上,结合跳点搜索算法,提出一种改进的A^*算法．该算法通过筛选跳点进行扩展,直到生成最终路径,扩展过程中使用跳点代替A^*算法中大量可能被添加到OpenList和ClosedList的不必要节点,从而减少计算量．为了验证改进A^*算法的有效性,分别在不同尺寸的2维栅格地图中进行仿真,仿真结果表明,相比A^*算法,改进A^*算法在寻路过程中扩展更少的节点,寻路速度更快,且加速效果随环境地图的增大更加明显．最后将改进A^*算法应用于移动机器人Turtlebot2进行对比实验．实验结果表明,在生成相同路径的基础上,改进A^*算法的寻路速度较A^*算法提高了约200%,能够满足移动机器人路径规划的要求．     

改进A*算法的机器人全局最优路径规划

针对传统A^*算法规划的路径存在很多冗余点和拐点的问题,提出了一种基于A^*算法改进的高效路径规划算法。首先,改进评价函数的具体计算方式,减小算法搜索每个区间的计算量,从而降低寻路时间,并改变生成路径;其次,在改进评价函数具体计算方式的基础上,改进评价函数的权重比例,减少生成路径中的冗余点和拐点;最后,改进路径生成策略,删除生成路径中的无用点,从而提高路径的平滑性;此外,考虑到机器人的实际宽度,改进后算法引入障碍物扩展策略保证规划路径的可行性。将改进A^*算法与三种算法进行仿真对比,实验结果表明,改进后的A^*算法规划的路径更加合理,寻路时间更短,平滑性更高。     

多方向无人水面艇路径规划算法

针对海洋环境下无人水面艇路径（USV）规划安全性与平滑性问题,提出一种多方向A^*路径规划算法以获得全局最优路径。首先,结合电子海图生成栅格化环境信息,并根据安全航行距离约束建立USV安全区域模型,在传统A^*算法基础上设计一种带安全距离约束的A^*启发函数来保证生成的路径节点的安全;其次,改进传统A^*算法的八方向搜索模式,提出一种多方向搜索模式来调整生成路径中的冗余点与拐点;最后,采用路径平滑算法对路径拐点进行平滑处理以获得满足实际航行要求的连续平滑路径。在仿真实验中,改进A^*算法规划的路径距离为7 043 m,相较于Dijkstra算法、传统A^*四方向搜索算法和传统A^*八方向搜索算法分别降低了9.7%、26.6%和7.9%。仿真结果表明改进后的多方向A^*搜索算法能够有效减小路径距离,更适用于USV路径规划问题。     

多方向无人水面艇路径规划算法

针对海洋环境下无人水面艇路径（USV）规划安全性与平滑性问题，提出一种多方向A^*路径规划算法以获得全局最优路径。首先，结合电子海图生成栅格化环境信息，并根据安全航行距离约束建立USV安全区域模型，在传统A^*算法基础上设计一种带安全距离约束的A^*启发函数来保证生成的路径节点的安全；其次，改进传统A^*算法的八方向搜索模式，提出一种多方向搜索模式来调整生成路径中的冗余点与拐点；最后，采用路径平滑算法对路径拐点进行平滑处理以获得满足实际航行要求的连续平滑路径。在仿真实验中，改进A^*算法规划的路径距离为7 043 m，相较于Dijkstra算法、传统A^*四方向搜索算法和传统A^*八方向搜索算法分别降低了9.7%、26.6%和7.9%。仿真结果表明改进后的多方向A^*搜索算法能够有效减小路径距离，更适用于USV路径规划问题。     

一种基于改进A*算法的室内导航路径规划方法

路径规划是室内导航研究的关键技术之一。A^*算法是一种常见的路径规划算法,当区域的点数量较少时,找寻最优路径是最有效的直接搜索方法。但当路径点规模较大时,使用数值优化算法求解最佳路径的难度急剧增加,导致规划时间所需时间过长,不符合实时性要求。为提高路径规划方法中的效率和稳定性,在梳理室内导航路径规划已有算法和方案的基础上,分析了A^*算法的基本思想与实现步骤,并针对室内导航中A^*路径算法存在的问题,提出了一种改进型A^*算法优化的方案。利用用户对最短距离和直行路程的需求,在位置计算中,引入同时考虑方向和距离启发信息的启发函数,把POI点与寻路节点分开处理,以映射的方式建立联系。将该方案应用于室内导航中A^*算法实现伪代码,对算法改进前后进行算法效率测试。结果表明,改进后A^*算法的整体效率提升了近50%,改进型A^*算法在室内导航路径规划的效率和稳定性比较优,达到了加速导航算法的目的。     

A*算法在AGV路径规划上的改进与验证

针对单AGV路径规划时,A^*算法的启发函数采用曼哈顿距离时遇到障碍物会出现局部绕行这一问题,将带有障碍物的栅格地图作为环境模型,研究出两种改进A^*算法的路径规划方法。第一种方法是在遇到障碍物时将启发函数中曼哈顿距离换成欧氏距离,利用欧氏距离规划路径代价最小的特性避免绕行;第二种方法通过比较AGV遇到障碍物的位置与障碍物左右两端距离大小,通过规定行驶方向避免绕行。仿真结果表明,两种方法均可以在单AGV遇到障碍物时避免绕行,有效地减少了行驶时间,也使得路径更加平滑,提高了AGV的运行效率。     

改进A*算法在机器人室内路径规划中的应用

传统A^*算法在面向机器人室内多U型障碍的特殊场景下规划路径时，容易忽略机器人实际大小，且计算时间较长。针对这个问题，提出一种改进A^*算法。首先引入邻域矩阵进行障碍搜索以提升路径安全性，然后研究不同类型和尺寸的邻域矩阵对算法性能的影响，最后结合角度信息和分区自适应距离信息对启发函数进行改进以提高计算效率。实验结果表明，改进A^*算法可以通过更改障碍搜索矩阵的尺寸来获得不同的安全间距，以保证不同机器人在不同地图环境下的安全性；而且在复杂大环境中与传统A^*算法相比寻路速度提高了28.07%，搜索范围缩小了66.55%，提高了机器人在遇到动态障碍时二次规划的灵敏性。     

规则网格数字高程模型中基于距离与坡度的路径规划算法

针对A^*算法在数字高程模型（DEM）路径规划中的低效问题,提出一种基于距离与坡度的改进A^*寻路算法。该算法面向规则网格DEM,以距离和坡度作为路径搜索评估指标,设计新的评价函数,并以地表障碍评判路径的可通行性。在寻路过程中,根据实际场景DEM数据计算相匹配的参数,使得改进算法能自适应不同场景下DEM数据分辨率的变化;采用动态权值调整完备性函数和启发性函数对评价结果的影响,优化路径选择。仿真测试结果表明,改进算法能够通过参数调整适应DEM分辨率的变化,搜索出优化的路径,降低搜索时间,提高搜索效率。     

基于改进的A*算法与动态窗口法的移动机器人路径规划

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,以解决移动机器人在多目标复杂环境中的路径规划问题．首要,为了提升算法的运行效率,实现单次规划的路径可通过多个目标点,同时提升路径平滑处理的灵活性并满足移动机器人非完整约束条件,本文利用目标成本函数对所有目标进行优先级判定,进而利用改进的A^*算法规划一条经过多个目标点的最优路径,同时采用自适应圆弧优化算法与加权障碍物步长调节算法,有效地将路径长度缩短5%,转折角总度数降低26.62%．其次,为实现移动机器人在动态复杂环境中局部避障并追击动态目标点．提出将改进动态窗口算法与全局路径规划信息相结合的在线路径规划法,采用预瞄偏差角追踪法成功捕捉移动目标点,并提升了路径规划效率．最后,对所提方法进行仿真实验,结果表明该方法能够在复杂动态环境中更有效地实现路径规划．