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。     

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。     

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。     

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。     

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...     

平滑ARA~*算法在智能车辆路径规划的应用

A~*算法是一种经典的启发式搜索算法,广泛应用于智能车辆的路径规划问题。但A~*算法效率低,不具有实时性。针对A~*算法的缺点,改进得到一种高效、实时的路径搜索算法ARA~*,ARA~*算法首先在一个松弛的约束条件下快速搜索到一条次优路径;然后在规划时间内逐渐加强约束条件,利用已搜索过的节点信息连续改进次优解,直到找到最优解或规划时间结束。其次,针对ARA~*算法得到的路径存在折线多、转折次数多等问题,对ARA~*算法得到的路径进行基于关键点的平滑处理。给出了平滑ARA~*算法流程,分析对比了各自的特点,通过栅格地图路径规划的MATLAB仿真结果验证了理论分析,同时仿真结果也说明平滑ARA~*算法的高效性、实时性。     

基于A*

针对二维栅格地图下,移动机器人以最短路径遍历所有目标点的路径规划问题,提出一种基于启发信息扩展节点的 A*     

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。     

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。     

基于遗传模拟退火算法的机器人全局路径规划

研究了机器人在已知环境下用遗传模拟退火算法进行最优路径搜索的方法，此算法兼备了遗传算法和模拟退火算法的优点，还对路径的转折节点处进行了光滑性的改进，并且通过仿真实验证明了此方法能够快速得到最优路径。     

基于改进遗传算法的AGV集结路径研究

AGV是自动物流仓储系统中的重要组成部分.针对多台AGV集结问题,在对路径时间窗进行分解的基础上,使用改进遗传算法进行求解,详细描述了算法求解的步骤.该遗传算法加入了基于时间窗的调整策略,能够有效减少冲突以及死锁发生的概率,加快求解的收敛速度,能在规定时间内求解出使集结总时间最短的方案.仿真分析表明:与传统遗传算法以及...     

基于遗传进化算法的机器人全局路径规划

研究了机器人在已知环境下用遗传进化算法进行最优路径搜索的方法。在此方法中，把二维编码简化为一维编码，提高了搜索的速度；把障碍物作为排斥子，提出了简单、确定的适应度函数；最后提出了对路径的转折节点处进行平滑处理的方法。仿真实验证明了该方法能够得到机器人行进的最优化路径。     

路径规划算法及其应用综述

路径规划技术是目前很多技术领域研究的热点,具有广阔的应用前景和科研价值,而路径规划算法的研究是其中的核心内容。文章系统地总结了现今国内外路径规划智能算法的主要研究成果,并对其优缺点进行了分析比较。而后对目前研究热门的路径规划问题进行了分类总结,分析了他们各自的应用算法。最后,提出了路径规划算法的进一步研究方向。