改进A*算法的智能车路径规划研究

由于A*算法所规划的路径存在着转折次数多,路径不平滑,路径贴合障碍物和初始时刻转折角度过大等不符合车辆运动学的问题。为了解决上述问题,获得适用于智能车的优化路径,本文通过对车辆运动学建模得到车辆的约束,同时在估价函数中加入车身轮廓代价和障碍物距离代价,并将车辆约束加入到A*算法的启发函数和路径优化中,再使用贝塞尔曲线拟合转折点,使A*算法所生成的路径更加符合车辆的运动学。通过分析改进A*算法可知,改进后的算法所规划的路径更加平滑、合理且符合车辆的运动特性。     

基于改进A*算法和lattice算法的路径规划方法

针对A*算法缺乏动态性、不够平滑、计算量大,且不满足具体的非完整约束等问题,提出一种融合改进A*算法和lattice算法的路径规划方法.一方面消除传统A*算法中的冗余点,同时考虑物体的方向属性和实际运动约束,优化启发式函数最终生成全局路径.另一方面lattice根据改进A*算法生成的全局路径作为参考线,采样并结合障碍物信息和其他代价信息选出平滑的、无障碍的包含位置、移动速度、移动加速度等信息的局部轨迹.使用栅格地图进行车辆路径规划的实验仿真,该算法能够兼顾全局与局部,快速规划出一条平滑且满足车辆非完整性约束的运动路径.     

基于改进Ａ∗＋ＲＤＰ算法的无人艇回坞路径规划方法

针对无人艇（Unmanned Surface Vessel, USV）自动回坞时高效路径规划等任务需求,本文提出了一种基于改进A*算法的无人艇回坞路径规划方法。在传统A*搜索算法基础上增加船艏角度偏差因素和碰撞避免等约束条件,结合拉默-道格拉斯-普克（Ramer-Douglas-Peucker, RDP）算法规划出优化的全局路径。建立航迹最短和推力变化率（Snap）最小的多约束优化模型,推导Snap最优时Bezier曲线构造方法,以满足回坞曲线连续性和运动约束。仿真实验结果表明,相比于传统A*和RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法,本文提出的改进A*+RDP算法规划的路径长度平均缩短了约4%~9%,而且路径规划计算量较低。曲线插值的平滑轨迹满足无人艇的运动学约束,适用于无人艇自动的回坞路径规划任务。     

基于改进A和DWA的无人艇路径规划算法

针对存在动态障碍的复杂海洋环境中无人艇的应用,提出了基于改进A*和DWA的无人艇路径规划算法.在全局路径规划时,基于动态改变步长方法设计了一种改进的快速平滑A*算法,克服了传统A*算法存在的大范围搜索时效率低下、生成路径不平滑等缺点,基于无人艇传感及导航信息,通过在DWA的评价函数中增加路径偏差项,将全局规划与局部规划相结合,实现了动态环境下无人艇的路径规划.仿真实验结果表明,该算法相比传统A*算法,规划的路径平滑,运行效率提升了约30倍,并可以躲避环境中可能存在的动态障碍,确保无人艇安全、高效地到达目标点.     

融合改进A*算法和Morphin算法的移动机器人动态路径规划

在动态未知环境下对机器人进行路径规划,传统A*算法可能出现碰撞或者路径规划失败问题。为了满足移动机器人全局路径规划最优和实时避障的需求,提出一种改进A*算法与Morphin搜索树算法相结合的动态路径规划方法。首先通过改进A*算法减少路径规划过程中关键节点的选取,在规划出一条全局较优路径的同时对路径平滑处理。然后基于移动机器人传感器采集的局部信息,利用Morphin搜索树算法对全局路径进行动态的局部规划,确保更好的全局路径的基础上,实时避开障碍物行驶到目标点。MATLAB仿真实验结果表明,提出的动态路径规划方法在时间和路径上得到提升,在优化全局路径规划的基础上修正局部路径,实现动态避障提高机器人达到目标点的效率。     

基于适应度函数的无人船遗传算法航径规划

遗传算法通过适应度函数选取最优的路径,采用了无人船转弯半径来改进适应度函数,实现无人船遗传算法航径规划。考虑到无人船机动性能对航迹平滑性的要求,在初始种群中利用贝塞尔曲线优化方法,将原有的折线路径优化成光滑的曲线路径;在适应度函数中添加曲率判断,以无人船最小转弯半径为约束条件,设置曲线路径的最大曲率,最后通过适应度函数筛选出符合约束条件的光滑路径。仿真结果表明,所提出的方法能获得符合无人船最小转弯半径约束的光滑路径,相比于平滑算法,该方法的曲率更小,收敛速度更快。     

启发式RRT算法的AGV路径规划

在实际应用中，B-RRT*算法规划的路径存在着转折次数多、路线不平滑、路线贴合障碍物和最大转角过大等不符合车辆运动学的问题。为了获得适用于自动导引小车（Automatic Guided Vehicle，AGV）的优化路径，通过使用Reeds-Shepp曲线进行预处理以解决车辆在目标点朝向的问题。此外，提出启发式滑动窗口采样减少B-RRT*算法随机采样所带来的误差，并将车辆运动学约束加入到重选父节点和重布随机树的过程，使用贝塞尔曲线对所规划的路径进行平滑处理。实验结果表明：在规划相同路径上，改进B-RRT*算法规划的路径能够有效地解决上述算法存在的最大转角不合理、路径靠近障碍物、路径不平滑和不符合车辆运动学等问题。     

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...     

基于变步长A*与车身稳态转向模型的UGV路径规划

针对A*算法寻路时间长、生成的路径存在冗余折点的问题,本文提出一种基于车身稳态转向模型的变步长A*算法,首先通过设置子目标点的方式调节A*算法的搜索步长,减少寻路时间;其次在全局路径的折点处根据车身转向运动学约束进行局部重规划,从而得到一条易于跟踪的平滑路径;此外考虑到UGV (Unmanned Ground Vehicle,无人地面车辆)的实际宽度,改进后的算法还引入了障碍物延伸策略,使规划出的路径满足实际工程应用;最后通过仿真实验验证了本文改进算法的有效性,并与3种寻路算法进行对比,结果表明,本文改进的算法寻路时间更短、生成的路径更平滑,且与障碍物之间保持了安全距离.     

基于改进A*算法的AGV路径规划

相对于传统的物流仓库来说, 现在很多的自动化仓库不再使用工人去分拣货物, 而是使用自动引导车完成货物的分拣, 将“从人到货”的工作模式变为“从货到人”, 这种工作模式的转变, 不仅解放了工人的劳动力, 同时还实现了自动化仓库的机械化与自动化的结合, 大幅度地提升工作效率. 自动引导车在自动化仓库分拣货物的过程中一个重要的环节就是路径规划问题. 针对仓库中自动引导车的路径规划问题, 对传统的A*算法提出改进. 传统A*算法规划出来的路线具有路径过长、转折角度较大、路径不够平滑的缺陷. 针对以上缺陷, 提出动态加权以及改变搜索邻域的方法对传统A*算法进行改进, 因此减少了搜索节点, 提高了搜索速度. 同时多次使用高阶贝塞尔曲线对改进后的A*算法规划出来的路线进行平滑处理, 减少了转折点. 最后进行3组仿真实验对比, 证实本文提出的改进是有参考价值的.     

基于改进粒子群三次Bezier曲线优化的路径规划

为了实现在障碍环境空间下移动机器人的平滑最优路径规划,提出了一种利用Bezier曲线描述路径与改进粒子群优化算法相结合的路径规划方法。借助三次Bezier曲线描述路径,可以将路径规划问题转换为生成Bezier曲线有限个点的位置优化问题,通过改进的具有指数变化的认知因子的粒子群优化算法进行最优路径搜索。仿真实验表明,该算法可以有效地进行平滑的无碰撞路径规划,并具有较强的跳出局部最优的能力。     

改进蚁群算法水面无人艇平滑路径规划

针对水面无人艇的路径规划,首先用仿生学算法对环境障碍物做开运算,提出改进的蚁群算法搜索可行路径得到航路点序列,优化合并没有障碍物的相邻航路点并顺序连接,得到可行且无碰撞风险的全局路径;其次,使用Dubins曲线算法对连接点进行平滑处理,分析其几何特性并找出其不足之处;最后,引入贝塞尔三阶曲线理论对于已经优化过的折线段进行平滑处理,使其在满足最小旋转半径的同时,也满足USV动力学特性,最终得到一条优化可行的路径.仿真结果证明本算法设计的光滑路径在计算复杂度、路径优化等方面都有了较大的提高.     

Minimizing the maximum curvature of quadratic Bézier curves with a tetragonal concave polygonal boundary constraint

In curve design such as highway design and motion planning of autonomous vehicles, it may be important to minimize the maximum curvature. In this paper we address the problem of minimizing the maximum curvature of a quadratic Bézier curve within a boundary constraint determined by a tetragonal concave polygon. The curve is parameterized by lengths between its control points, called the “control lengths”. Finally, numerical results demonstrate applicability of the method to smooth a piecewise linear path resulting from a path search technique. The results apply whenever it is desired to have a smooth transition between intersecting straight lines.     

An autonomous mobile robot for carrying food trays to the aged and disabled

Our research objective is to realize sensor-based navigation for car-like mobile robots. We adopt the generalized Voronoi graph (GVG) for the robot's local path and a map representation. It has the advantage to describe the mobile robot's path for sensor-based navigation from the point of view of completeness and safety. However, it is impossible to apply the path to car-like mobile robots directly, because the limitation of the minimum turning radius for a car-like robot may prevent it from following the GVG exactly. To solve this problem, we propose a local smooth path-planning algorithm for car-like mobile robots. Basically, an initial local path is generated by a conventional path-planning algorithm using GVG theory and it is modified smoothly by a Bezier curve to enable the car-like robots to follow it by maximizing our evaluation function. In this paper, we introduce a local smooth path-planning algorithm based on the GVG and explain the details of our evaluation function. Simulation and experimental results support the validity of the algorithm.     

与给定多边形相切的G3-连续三角曲线

论述了与给定切线多边形相切的三角曲线,构造曲线是G~3连续的,且对切线多边形是保形的。三角曲线方法与传统的Bézier方法、B样条方法相比,具有光滑性好、切点的变动范围更大、无需额外信息、逼近性好等优点。最后,通过实例加以比较说明。     

一种采样点曲线逼近算法

文章提出了一种利用分段二次Bezier曲线逼近曲线的方法,可用于一般植物根形体模拟,其优点是简单,计算快速,通过采样点并保证了交接点一阶光滑性。在虚拟小麦根的实验中显示出很好的效果。     

A Bezier curve based path planning in a multi-agent robot soccer system without violating the acceleration limits

This paper proposes an efficient, Bezier curve based approach for the path planning of a mobile robot in a multi-agent robot soccer system. The boundary conditions required for defining the Bezier curve are compatible with the estimated initial state of the robot and the ball. The velocity of the robot along the path is varied continuously to its maximum allowable levels by keeping its acceleration within the safe limits. An obstacle avoidance scheme is incorporated for dealing with the stationary and moving obstacles. When the robot is approaching a moving obstacle in the field, it is decelerated and deviated to another Bezier path leading to the estimated target position. The radius of curvature of the path at its end points is determined from the known terminal velocity constraint of the robot.     

A Smooth Path Tracking Algorithm for Wheeled Mobile Robots with Dynamic Constraints

In order to avoid wheel slippage or mechanical damage during the mobile robot navigation, it is necessary tosmoothly change driving velocity or direction of the mobile robot. This means that dynamic constraints of the mobile robotshould be considered in the design of path tracking algorithm. In the study, a path tracking problem is formulated asfollowing a virtual target vehicle which is assumed to move exactly along the path with specified velocity. The drivingvelocity control law is designed basing on bang-bang control considering the acceleration bounds of driving wheels. Thesteering control law is designed by combining the bang-bang control with an intermediate path called the landing curve whichguides the robot to smoothly land on the virtual target's tangential line. The curvature and convergence analyses providesufficient stability conditions for the proposed path tracking controller. A series of path tracking simulations and experimentsconducted for a two-wheel driven mobile robot show the validity of the proposed algorithm.