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。     

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．     

基于改进A*算法的无人车路径规划

传统的A^*算法在无人车路径规划中存在规划时间较长和搜索范围较大的缺点。综合分析A^*算法的计算流程后,从四个方面对A^*算法进行改进：1）目标性拓展,即根据待扩展节点和目标节点的相对位置来有目标性地选择不同的象限进行节点拓展;2）目标可见性判断,即判断待扩展节点与目标点之间有无障碍物,若无障碍物则跳出A^*算法的探索过程,以此减少多余的搜索;3）改变A^*算法的启发函数,即增加待扩展节点的n辈父节点到目标点的代价估计,以此减少到目标点的代价估计的局部最优情况;4）改变扩展节点的选取方略,即改变传统的最小化启发函数来选择扩展节点的方式,通过引入模拟退火法来优化扩展节点的选择方式,使得搜索过程尽可能向靠近目标点的方向进行。最后通过Matlab仿真实验结果表明,在模拟的地图环境下,提出的改进A^*算法在运行时间上减少67.06%,经历的栅格数减少73.53%,优化路径长度浮动范围在±0.6%。     

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。     

自动翻晒谷物机器人的全覆盖路径规划研究

针对谷物机器人在场地进行翻晒作业时,由于场地中存在电线杆或其他限定因素,可形成机器人不可达区域,造成谷物机器人翻晒效率低等问题,提出改进A^*算法的全覆盖路径规划方案。首先利用牛耕分解法、就近原则法、往返式弓子型遍历方法和A^*算法完成整个翻晒场地的全覆盖路径规划。其次通过对传统A^*算法进行研究分析,对其估价函数进行优化,较传统A^*算法相比减少无用节点的搜索,节约搜索时间。另外针对改进A^*算法规划出的路径转折点多等问题,本文利用贝塞尔(Bezier)曲线对路径拐点进行平滑处理,同时通过增加控制点的方式对Bezier曲线进行改进,使优化的路径更加安全。最后,实验结果表明,本文提出的方法可完成100%覆盖,说明了该方案的有效性,具有一定的应用价值。     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于邻域拓展的静态路径规划A*算法研究

为了解决传统的A*算法搜索自由度低,规划出的路径长度长且转角大的问题,提出了一种改进的A*算法.改进算法将传统的8邻域搜索拓展到24邻域,并利用引导向量优化邻域数量,提升搜索效率;采用路径平滑算法消除路径中的冗余节点,优化平滑路径.在不同障碍率、不同栅格地图等12种模拟场景下的100次有效实验与真实地图下的20次有效实...     

基于改进A*算法的无人机三维空间避障路径规划

无人机在有障碍物的三维空间环境中飞行,采用常规A*算法进行避障航线的规划存在搜索节点多、搜索区域大、搜索时间长、搜索效率低、生成的航线拐角多且含有大量非必要冗余航点、没有考虑无人机自身体积与尺寸而引发的飞行中与障碍物边界碰撞的航线不安全等问题。因此，设计一种改进A*算法,首先,考虑无人机本身体积与尺寸,提出一种消除边界碰撞事故的子节点扩展方法；其次,改进评价函数,减少往复搜索次数,缩小搜索区域面积,提高搜索效率；然后,根据Floyd思想,对生成的航线进行简化处理,消除航线中的冗余航路点,减少航线转角数量,达到简化航线并改善航线平滑度的效果；最后,非线性仿真及飞行试验表明了改进的A*算法生成的航线更加安全、高效,并使无人机的飞行连续和顺畅。     

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.     

基于A*改进算法的四向移动机器人路径搜索研究

在由栅格法构建的环境地图中,利用A*算法进行路径搜索时存在搜索范围广、搜索速度慢、路径曲折等问题.针对栅格地图及具有四向移动机器人的特点,从搜索方向、启发函数构建、机器人加减速以及转向成本等几个方面对A*算法进行研究和改进,提出一种基于启发信息的扩展节点算法,降低偏离最佳路径节点的扩展数量.改进后的A*算法平均可降低67.1%的搜索面积、49.2%的计算时长、24.9%的路径成本及减少51.1%的转向次数,提高了路径的搜索速度和平滑度.     

基于改进A*算法的移动机器人路径规划

针对A*算法在路径规划中存在遍历节点数过多、转折角度较大的问题,提出一种能自适应场景地图的改进A*算法。通过量化地图场景信息和障碍物分布情况,引入父节点对当前节点的影响力,增加障碍物分布率的启发函数权重,减少遍历节点数量、提高搜索速度;加入转弯惩罚函数、扩展邻域优先级搜索和冗余节点平滑策略对路径进一步优化,避免路径出现多余转弯,降低路径出现局部最优解的可能。在相同地图场景中进行测试对比,所提算法能有效减少遍历节点数量,降低总转折角度,提高搜索速度,缩短路径距离,获得最优路径。     

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。