A~*算法在移动机器人路径规划中的应用

采用A*算法对已知环境中的移动机器人路径规划问题进行研究。利用栅格法建立环境模型,然后对节点的选择进行分析,最后通过MATLAB仿真。仿真结果表明算法能找到一条从起点到终点的较优路径,验证了算法的有效性。     

面向方形节点拓扑地图下的移动机器人路径规划算法研究

针对方形节点拓扑地图下的移动机器人的特性,采用了A^*算法来实现路径规划,并对传统的A^*算法进行改进,一是在启发函数中引入了位移和角度2个因素,提高了函数的启发性; 二是引入堆的方法优化了数据结构,提高了列表中代价最小节点的搜索速度。仿真实验结果表明,改进后的A^*算法节点的最短路径节点相对减少,算法效率明显提高,具有良好的可行性和有效性。     

基于A*算法和人工势场法的移动机器人路径规划

针对复杂非结构化环境下移动机器人的路径规划问题,提出了将全局与局部规划算法相融合的路径规划方法。首先,对传统A*方法进行了有效的改进,新的A*算法能够完成机器人的路径规划任务,利用二次A*搜索方法得到了优化后的路径点,缩短了移动机器人的行驶路径。进一步,动态切点法可以有效地对已规划路径进行平滑处理;然后,综合考虑路径和环境的情况,采用改进的人工势场方法对移动机器人进行了局部路径规划,通过增设虚拟子目标的方法解决局部极小值问题,利用自适应步长调节算法对移动机器人的步长进行了动态优化;最后,针对不同场景,利用数值仿真将该算法与传统算法进行比较,结果表明该算法在不同环境路径规划的问题上具有一定的先进性和优越性。     

用于无人车路径规划的改进A*算法

针对传统A*算法规划的路径存在路径长度较长、拐点数量较多和转折角度较大等问题,提出了一种用于无人车路径规划的改进A*算法.首先在传统A*算法的基础上考虑转弯成本并融入预判断规划策略,规划出一条初步路径;然后采用冗余拐点剔除策略优化初步路径,获得一种更优的无人车行驶路径.对传统A*算法、考虑转弯成本并融入预判断规划策略的A*算法和改进A*算法进行仿真对比.结果 表明:改进A*算法规划出的路径长度更短,拐点数量更少,转折角度更小,路径更加平滑.     

基于运动约束的移动机器人路径规划

针对A^*算法路径规划中存在的转折冗余、安全性低、不符合移动机器人非完整约束模型等问题,提出一种基于运动约束的路径规划算法。首先,通过挪移处理使A^*算法规划的路径点适度远离障碍物。然后,剔除无障碍路径点间节点,获取路径必经转折点。最后考虑机器人运动约束,以转折点位姿为局部目标,引导混合A^*二次规划路径。实验结果表明,改进算法比传统A^*算法提高了65%的安全距离,无冗余转向,路径具有位姿连续性,可以保证机器人的平稳、高效、安全的移动。     

基于改进A*算法的线缆路径规划方法

针对复杂布线空间环境下虚拟线缆的路径规划问题,改进了传统A*算法的估价函数,引入附加值因子来选择合适的路径节点,使用刚性因子评估连续弯折时的线缆路径,将线缆的位置纳入算法来调整线缆路径到最优。二维网格地图中的路径规划和三维模型中的布线结果均表明,改进A*算法能产生合理的布线路径。     

多自动导引车路径规划的时空冲突约束A*算法

针对自动导引小车(AGV)在仓储物流搬运系统中的路径冲突问题,提出一种基于时空冲突约束的A*算法.先在拓扑栅格地图的基础上加入时间轴建立时空地图模型,再针对时空地图的特点和冲突约束条件重新设计A*算法的子节点扩展规则和节点评估函数.利用改进后的A*算法按照优先级顺序为各个AGV规划路径,规划完成一条路径后,用mark表记录其在时空地图中的节点信息,再利用改进后的A*算法结合mark表搜索新路径.通过仿真实验证明了该算法的有效性.     

一种改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群算法在大型、复杂环境下全局搜索效率差且收敛速度慢的问题,提出一种改进的蚁群路径规划算法。该算法通过引入目标方向函数作为启发因子,构建距离与目标方向的融合启发函数,以提高算法的收敛速度;采用一种基于有效拐点的路径优化策略,以减少规划路径的转弯次数;在输出路径的基础上采用三次B样条曲线进行路径平滑处理,以提高路径平滑性。通过梯度实验和2种不同规模对比实验表明,该算法与传统蚁群算法相比,2种规模下转弯次数分别减少41.67%和70.18%,最短路径迭代次数分别减少72.73%和63.24%,验证了该算法的优越性与可行性。     

基于位置代价A*算法的机械臂避障路径规划

为了解决高维或复杂环境下A*算法路径规划寻路效率低、计算量大的问题,提出了位置代价A*算法,并将其应用于机械臂避障路径规划.首先在A*算法估价函数中加入节点位置代价,增加估价函数对节点位置优劣的判断;其次研究机械臂连杆的避障检测方法;在此基础上,将位置代价A*算法用于机械臂的避障路径规划.仿真试验表明,位置代价A*算法...     

基于改进A*算法的AGV路径研究

路径规划能力是AGV(Automated Guided Vehicle,自动导引运输车)系统智能化程度的体现。在众多算法中,A~*算法使用代价消耗估算方式达到较快的计算能力,被广泛应用于AGV的路径规划中,但仍存在局部最优的规划问题,规划的路径上存在冗余节点和较多不必要拐点。为减少运输路径中的总能耗,缩短路径总长度和减少AGV转弯次数,采用分裂和筛选的方案对传统A~*算法进一步优化,提出改进A~*算法,使其在实际工作环境中搜索更加迅速、考虑更加周密。在传统A~*算法基础上,在未知节点的启发函数里增加转弯权值,可以在计算规划过程中考虑转向所带来的消耗,从而减少转弯次数。使用任务分裂方案可以尽可能多地选择出较优路径,其中的最优解能够实现得转弯较少,展现出比较平滑的线路。基于Ubuntu下ROS系统版本进行仿真,对比实验结果表明,改进A~*算法在规划时间、总行程以及转弯消耗等方面都优于传统A~*算法,提升了AGV的实际运行效率,减少了AGV小车的耗能,可以缩短路径搜索规划时间,更符合工厂环境对AGV的需求。     

移动机器人路径规划方法研究

路径规划技术是智能移动机器人研究领域的一项关键技术。文章首先阐述了移动机器人路径规划的概念并介绍了当前的国内外研究发展状况;然后分别从传统路径规划和现代路径规划两个方面对路径规划方法展开了研究;最后以A*算法和蚁群算法为例进行了MATLAB仿真实验,对今后路径规划的研究具有一定的参考意义。     

基于改进 A * 算法的四向穿梭车路径规划

针对传统四向穿梭车系统路径规划易出现路径交叉死锁问题,提出一种改进 A * 算法的路径规划算法。参考多辆穿梭车路径的路径交叉长度、路径冲突车辆总数对路径搜索的影响,使得多辆穿梭车路径分布均匀,减少车辆路径的点边冲突,降低实时路径检测中避让策略的复杂度,提高系统的稳定性与效率。栅格地图环境中,将该算法应用于复杂环境中的四向穿梭车路径规划,仿真结果表明,该算法在路径规划中是可行和有效的。     

面向复合地图的移动机器人分层路径规划

针对传统路径规划方法在部分未知复杂大场景环境下搜索空间大、效率低、避障成功率不高等问题,提出一种基于拓扑-栅格-度量复合地图的移动机器人分层路径规划方法。首先将机器人作业环境描述为栅格地图并划分为多个栅格化的子区域,以子区域为关键节点进行位置关系抽象从而获得拓扑架构,并对局部栅格区域进行精细化描述,构建拓扑-栅格-度量的复合地图。其次,在不同地图层级上分区域搜索机器人路径,在拓扑地图上采用Floyd算法规划子区域之间的区间路径,面向栅格地图提出搜索子区域内部路径的改进A^*算法,通过引入扩展点筛选策略、双向搜索机制、路径冗余点剔除技术提高路径规划的效率与质量,并拼接各段区间路径和内部路径生成全局优化初始路径。最后,针对部分未知场景中的动态障碍物,在度量地图上提出基于深度强化学习架构的动态避障路径规划方法,利用价值分类经验回放机制提高样本的利用率和模型训练的效率。实验结果表明,所提方法有较高的搜索效率和避障成功率,生成的路径兼具安全性和平滑性。     

基于A~*算法的空间机械臂避障路径规划

针对空间机械臂在轨操作任务需求,提出一种基于A*算法的避障路径规划算法。根据机械臂和障碍物几何特征,对机械臂模型和障碍模型进行简化。通过研究机械臂本身所固有的几何特性,根据障碍物的位姿坐标,分析机械臂各杆件与障碍物发生碰撞的条件,进而求解空间机械臂的无碰撞自由工作空间。在此基础上,利用A*算法在空间机械臂的自由工作空间进行无碰撞路径搜索,实现了空间机械臂的避障路径规划。通过仿真试验验证了基于A*算法的空间机械臂避障路径规划算法的有效性与可行性。     

基于平滑A*算法的6×6轮式车最优路径规划

针对传统A*算法规划的路径并非最优路径,存在转折次数多、折线多、长度大、不易于移动机器人的运动控制及路径跟踪,本文提出了一种在栅格化环境中,基于平滑A*算法的最优路径规划方法.首先采用A*算法生成目标序列点,除去初始节点,依次屏蔽每个子结点,进行多次搜索比较,选择最短路径序列点,然后循环遍历路径中的所有点,当某一节点前后节点之间的连线不存在障碍物时,删除中间节点,并采用对称极多项式曲线对路径转折处进行平滑处理.该方法生成的路径最短且平滑,易于实现移动机器人运动控制及路径跟踪.仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

针对基本蚁群算法在路径规划时出现收敛速度慢,易陷局部最优的问题,提出一种改进的蚁群算法。首先,为使算法在搜索时更具导向性引入方向夹角启发因子减少提高搜索速度;其次,融入A*算法的估价函数思想来改进启发函数,降低死锁可能性;最后,提出基于拉普拉斯概率分布的信息素挥发因子自适应策略,加快了算法收敛速度。多次仿真实验表明,所提出的改进算法能够快速,高效地寻找到最优路径,且路径质量优于基本蚁群算法规划出的路径。     

动态环境下果园移动机器人的路径规划研究

为了实现移动机器人对可移动障碍物的避让,提出一种改进的蚁群算法,该算法通过建立方向夹角启发因子,使得蚂蚁尽量选择夹角小的节点作为下一节点,提高了最短路径搜索速度;引用了较复杂的对角线距离的倒数作为新的启发式因子,因该距离公式无需进行平方根运算,求解简单,再一次提高了搜索效率。并将其与A*算法相结合,来实现与动态障碍物的避让。试验结果表明,改进后的蚁群算法与原蚁群算法在同等最短路径的情况下,前者搜索最短路径的速度是后者的3倍,可以实现移动机器人在复杂环境下的动态避让。     

基于图像处理和改进A*算法的激光切割路径生成方法

为了提高纸类异形吸塑包装激光切割系统的自动化程度,实现加工路径智能生成功能,提出一种将图像处理与改进的A*算法相结合的激光切割路径自动生成方法。该方法以工业摄像机采集到的底板纸排料图像为基础,通过图像处理方法获得吸塑包装底板纸的轮廓轨迹路径,对各个轮廓轨迹进行排序,并获得各个轮廓加工的起始点,最后应用改进的A*算法生成各个轮廓间的辅助连接路径,实现激光头的自动避障,最终实现全部切割路径的自动生成,既进行了切割路径优化,又实现了加工路径的智能避障。详细介绍了该方法的原理及实现步骤,并进行了实际加工验证,效果良好。     

基于蚁群算法的机器人路径规划研究

蚁群算法是一种全局智能仿生算法,具有较强的鲁棒性和环境适应性,在栅格化环境下适用于机器人路径规划,但会带来搜索出的路径拐弯过多、运动延时、移动累计误差增大和产生额外机械磨损等问题。为解决上述问题,提出了路径平滑处理策略,对蚁群算法每次迭代出的最短路径进行了平滑处理,针对每次迭代搜索出的最短路径栅格节点集合,在不妨碍机器人运动的前提下,拉直移动路径或减缓拐弯角度,从而避免不必要的急拐弯。仿真结果表明,加入平滑处理策略后的蚁群算法能够达到有效减少移动路径长度、降低转弯次数、缩短运动时间的目的。