改进A算法融合DWA机器人路径规划研究

在物流机器人运输流程中,路径规划是核心环节,面临路径不够平滑及算法搜索效率低下的挑战。A^*算法作为广泛应用的全局路径规划方法,在应用于物流机器人时存在无法有效实现路径平滑等问题。为此,对传统A^*算法进行了改进,通过动态加权处理启发函数,并利用Floyd算法去除路径中的冗余点,同时引入安全距离机制以防碰撞。此外,还对路径进行了平滑优化,以更好地适应物流机器人的实际移动需求。MATLAB仿真结果显示,改进后的A^*算法相比传统算法在转折点数量上平均减少了58.5%,路径长度缩短了3.19%,遍历点数降低了59.9%。进一步结合DWA算法进行局部路径规划,实现了避障功能。通过仿真和实车实验验证了该融合算法的有效性。     

基于概率A*的智能车路径规划算法

为保证智能车辆能够按照规划的路径安全行驶,且满足车辆动力学特性,针对混合A*算法中没有引导性策略所产生较多不必要的搜索问题,提出概率A*算法先得到搜索粗路径,提高在随后搜索过程中搜索效率。然后利用概率A*算法得到的路径点引导节点走向,避免节点向障碍物等搜寻。最后对节点的代价函数进行优化。仿真实验结果表明,与混合A*算法相比,本文所提出的算法平均减少搜索时间10.8%,且得到的路径相对规整平滑。该算法可以在较短时间内为智能车辆规划一条安全可行平滑的路径。     

基于改进A*算法的无人机路径规划研究

针对传统A*算法在无人机路径规划时效率低下、路径点存在大量冗余,且路径转折较多的缺点,提出一种基于双向机制的改进A*算法。首先引入双向搜索机制,分别以对向搜索的起点作为终点,然后判断终点位于起点的象限进行双定向搜索,从而提高搜索效率。最后引入路径平滑策略,将双定向搜索获取的初始路径进行平滑处理,减少冗余路径点和转折点。通过MATLAB平台对传统A*算法和改进A*算法进行对比实验,实验结果表明,相比于传统A*算法,提出的改进A*算法,路径规划时间平均减少了61.61%,路径点平均减少了83.09%,路径转折点平均减少了46.97%,能够有效提高无人机工作效率,生成平滑路径。     

基于改进Informed-RRT*的路径规划算法研究

针对Informed-RRT^*算法在路径规划中存在随机性大、无效节点多和收敛效率低等问题,提出了一种改进的Informed-RRT^*算法。该算法通过全局采样优化和自适应步长提升节点利用率;采用概率偏置的双向搜索及重选父节点的方法找到初始路径,为后续的迭代优化提供较好的初始值;在进行椭圆迭代时加入贪心策略以减少无用节点,最后对路径回溯优化减少无用节点提升路径的平直度。本文设计障碍物复杂程度和地图尺寸两种变量,对比了改进算法和Informed-RRT^*算法在四种场景下的表现,统计20次实验结果,改进算法的路径节点数量减少28.6%～64.3%,路径长度降低0.3%～2.7%。结果表明,与Informed-RRT^*算法相比改进算法可以提升节点的利用率,在相同迭代次数下能得到更短的路径并显著降低路径节点数量。     

改进A*算法的安全高效室内全局路径规划

针对A*算法生成路径存在斜穿障碍物、转折点多及不平滑的情况,本文提出一种改进的A*算法.首先通过排除所有强迫邻居节点来优化搜索邻域,避免生成斜穿障碍物的路径,提升路径的安全性和可靠性;其次设置安全距离,提取优化邻域后生成路径的必经转折点,减少路径冗余,简化路径结构;最后使用贝塞尔曲线对必经转折点进行插值,根据相邻两必经转折点的位置和连线斜率确定每段贝塞尔曲线控制点的数量和位置,进行分段平滑.仿真实验表明,改进的A*算法较原A*算法生成的路径安全性平均提升了33.68％,转折点个数平均减少了37.00％,同时机器人转向角和路径曲率连续,保证了路径的平滑.改进的A*算法最终生成的路径与障碍物均保持在安全距离内,转折点少且平滑,可应用到移动机器人室内路径规划中.     

基于融合A*算法的无人机路径规划研究

针对三维环境下A*算法搜索路径不平滑,不具有动态避障的问题,本文提出了一种融合A*算法。该算法在A*算法的基础上,首先引入了俯仰角和偏航角作为搜索约束,其次采用变权值的评估函数和无人机航程、飞行高度、威胁代价,最后将平滑后的A*算法与人工势场法相结合,并利用粒子群算法对A*算法和人工势场法涉及的参数进行寻优。仿真结果显示,融合算法较传统A*算法而言,节省5.34%的燃油损耗,提高了搜索效率,缩短了路径长度,规划出的路径更加平滑,而且能够实现实时动态避障。     

改进A*算法的移动机器人全局路径规划

针对A*算法在移动机器人路径规划存在搜索效率低,路径斜穿障碍物顶点,路径拐弯多等问题。提出一种改进的A*算法,首先在A*算法的邻域扩展中采用避免斜穿障碍物顶点的策略;再引入障碍物因素对评价函数进行指数加权,减少不必要的搜索,提高A*算法的效率和灵活性,使算法偏向于选择障碍物较少的路径;最后使用三次优化折线的策略,加入障碍物安全距离,减少路径上的冗余节点和拐弯。使用MATLAB进行实验仿真,结果表明,在20 m×20 m、40 m×40 m、60 m×60 m栅格地图环境下,改进A*算法较传统A*算法,搜索时间分别减少70.12%、84.31%、91.44%,扩展节点分别减少53.77%、71.20%、74.30%,路径累计拐弯角度分别减少70.48%、76.31%、82.18%,改进A*算法能够有效的提高移动机器人路径规划的效率,路径更为平滑和安全,且在复杂环境中优势更为明显。     

融合A*和DWA算法的移动机器人路径规划方法

本研究旨在解决自主移动机器人在点到点路径规划中面临的搜索效率低下、易陷入局部最优解以及对未知动静态障碍物处理不够实时的问题.为此,将改进A*算法与改进DWA进行了有效融合.在改进的A *算法巾,我们引入了基于障碍率的权重因子和双向优化策略,以提升搜索效率并生成更加平滑的路径.同时,改进的DWA算法融入了两种新的障碍物评价函数,并通过调整权重系数有效地避免了局部最优解问题.通过将改进的DWA算法与改进的A*算法结合,实现了对未知动静态障碍物的高效实时避障.仿真实验结果显示,提出的改进A算法与传统A算法以及文献[23]的改进算法相比,在四种环境下的表现表明:路径转弯次数分别平均减少了 30.14％和18.16％,搜索空间分别减少了 35.09％和15.21％,规划时间分别降低了 82.36％和38.26％.进一步地,结合改进的DWA算法后,路径规划时间、路径长度和平均运动速度相比融合传统DWA算法和文献[23]的融合算法分别平均减少了37.46％和 9.82％,减少了 4.59％和 3.63％,提高了 53.49％和 7.09％.     

基于层次分析法和改进A算法的电力应急机器人路径规划

电力应急机器人能够替代人工进入电力危险场景进行应急抢险作业,机器人路径规划的合理性对其作业的时效性与准确性有很大影响.提出一种层次分析法、改进A*算法和梯度下降法相结合的应急机器人路径规划方法.首先通过层次分析法选定复杂场景中的作业目标,然后结合危险源风险曲线函数和机器人防护阈值对A*算法的代价函数进行改进,实现注重风...     

基于双向F-RRT*算法的移动机器人路径规划

针对F-RRT*算法在狭窄环境和多障碍物复杂环境下搜索效率低的问题,提出一种基于双向搜索的F-RRT*算法(BF-RRT*)。以F-RRT*算法为基础,首先采用双向搜索结构,双树从起点和终点轮流扩展,使用贪婪启发式引导随机树生长;其次,针对连续扩展过程中产生的冗余点进行消除处理,快速获得低成本路径,有效提高了规划速度;然后引入启发式函数,并对连接点进行优化以提高路径整体质量。最后分别基于MATLAB和Gazebo仿真平台将改进算法进行了对比实验,结果表明在不同环境下,该算法相较于原算法在迭代次数上平均降低63.5%,在规划时间上平均降低88.41%以上,有效提高了规划效率。     

改进Hybrid A*的拖挂式移动机器人路径规划算法

为了提高传统Hybrid A^(*)算法的路径规划效率和安全系数,提出一种改进的Hybrid A^(*)路径规划算法,并将此算法应用在拖挂式移动机器人系统上。首先,对启发函数进行改进,以减少路径规划过程中的计算量,从而提高规划效率;其次,设计障碍惩罚函数,进而实现提前避开行进路径上的障碍物,避免在U型障碍中陷入局部最优解;最后,考虑到拖挂式机器人模型结构的特殊性,无法将其视为质点,为此采用碰撞检测算法来提高规划路径的合理性和准确性。仿真试验验证,提出的改进Hybrid A^(*)路径规划算法可适用于拖挂式机器人系统,且具有规划效率和安全性能高、路径平滑等特点,为其在实际应用中的路径规划提供理论依据。     

基于改进Dijkstra算法的输电线路路径规划

输电线路选线设计是一项复杂的多专业协同的工作,需要顾及地形、地质、覆冰、气温等多种因素。引入智能路径规划Dijkstra算法,可以大幅提高输电线路选线效率,通过设置高效的优先目标搜索区域,减少大量无效运算,能显著减少Dijkstra算法的搜索时间。采用MATLAB编写程序并通过实例验证,改进Dijkstra算法能够在输电线路选线设计中发挥较大的作用。     

基于蚁群算法和蝙蝠算法的多点路径规划

本文针对移动机器人多点路径规划问题,提出一种综合蚁群算法和蝙蝠算法的路径规划算法。利用蚁群算法建立节点之间的最短路径网络,在传统蚁群算法中引入了指向角和转向角作为启发信息,采用奖惩机制优化信息素更新方式,降低了路径的转折次数和转折角度,提高了算法的收敛速度。结合最短路径网络建立多点路径规划的目标函数,在求解最优节点访问顺序时,改进了蝙蝠算法结构,引入分层搜索方式和新的局部寻优机制,提高了蝙蝠算法的求解精度、速度和稳定性。通过仿真实验表明,本文所提出的算法能够有效解决多点路径规划问题,相比于现有算法,计算复杂度更低,搜索效率更高,整体路径更平滑,长度更短。     

改进蚁群算法求解移动机器人路径规划

在全局静态环境下,提出一种改进蚁群算法,解决传统蚁群算法用于路径规划出现的收敛速性差、局部最优和求解质量差等不足。该算法引入障碍物排斥权重和新的启发因子到路径选择概率中,提高避障能力,增加路径选择的多样性;然后,设置局部信息素的阈值和限定范围更新局部信息素,采用交叉操作获取新路径,引入最优解和最差解,改变全局信息素的更新方式,提高全局搜索能力和解的质量,避免算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法能有效获得最优路径,在长度上比蚁群算法及其他算法分别减少了18%、5.7%和11%,算法迭代次数及运行时间都有所降低,提高了收敛速度和搜索能力。     

多层优化蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对地图环境建模以及蚁群算法存在的问题,提出了一种移动机器人路径规划的多层优化方法.首先对U型陷阱栅格区域进行凸化处理,避免前期搜索混乱;设计新的状态转移规则,解决常规蚁群规划的路径过于紧贴障碍物的问题;改进距离启发式函数,有效提高算法收敛速度;设计平滑启发函数,增加蚂蚁局部探索时直行的机率,提升初始路径平滑性;提出按...     

基于改进麻雀算法的配电房巡检机器人路径规划

针对麻雀算法在路径规划中出现的效率低、耗时长等问题,提出了一种改进的麻雀算法用于配电房巡检机器人的路径规划.首先,利用Logistic-Tent混沌映射优化麻雀种群质量,减少后续的盲目搜索;其次,提出了可控自适应随机探索的发现者更新策略,增强算法全局搜索能力的同时进一步提高规划效率,缩短搜索时间;接着,为避免算法后期陷入停滞,引入螺旋位置更新因子,加强局部开发能力;最后,结合三次插值B样条进行平滑处理,使路径更适用于配电房环境.实验结果表明:改进的麻雀算法能够高效完成巡检时的路径规划任务,相比于原始算法在迭代效率、路径搜索时间等方面优化显著.