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《电子技术与软件工程》2013,(9)
网络游戏中角色的路径规划一直是网络游戏研究领域的难点问题。寻路算法的优劣能最大程度地影响网络游戏的智能性和可玩性。针对游戏中路径搜索的特点,在对一般搜索算法和启发式搜索技术进行详细分析与研究的基础上,通过对传统的A*算法中的估价函数进行加权修正,并与Bresenham算法相结合后,有效地提高路径搜索的效率。实验结果表明,本算法不论在扩展的节点数,搜索的次数,消耗的时间等方面取得更好的效果,同时智能性也得到了较大的提高。 相似文献
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在无人机航路规划问题的研究中,针对传统 A*算法在航路规划中的不足,提出了一种增加约束条件的广义搜索 A*算法,并将该算法应用到动态航路规划中。该算法在节点搜索中解决了 A*算法大空间搜索的复杂程度,而且用重新估价代价值来满足无人机的实时性,最后用平滑处理算法使规划的航路满足无人机的机动性能约束。仿真结果表明,该算法性能优于传统 A*算法,具有很好的实时性,适用于无人机航路规划的工程应用。 相似文献
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针对多约束条件下三维空间航路规划问题,分析了三维规划空间的划分方法,综合考虑航程代价、爬升代价和威胁代价等因素,针对航路规划任务对各种指标的偏重程度,引入指标的权重系数,设计了代价函数,并编制了稀疏A*算法流程,对算法的有效性进行了仿真验证.验证结果表明:采用稀疏A*算法能够有效地解决多约束条件下的三维空间航路规划问题. 相似文献
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《电子技术与软件工程》2016,(2)
路径规划是自主式水下航行器(Autonomous Underwater vehicle,AUV)的重要研究领域之一。AUV在水下航行需要一条安全且平滑的路径,传统的A*算法要在栅格化的地图下进行,无法满足平滑的要求,因此提出一种两步路径规划方法,运用A*算法作预处理,通过添加约束点,利用支持向量机的非线性分类功能,在已有路径点的基础上产生一条平滑路径。实验表明这种方法能够有效地平滑路径,并在MOOS(Mission Oriented Operating Suite)平台下进行了AUV仿真实验。 相似文献
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在灭火机器人的运行中,由于其工作环境的复杂性对机器人的路径规划提出了很高的要求,因此本文提出了一种改进A*算法和人工势场法相结合的路径规划算法。本文采用双向搜索方式的A*算法进行全局规划,解决了传统A*算法耗时长的不足;本文采用改进的人工势场法进行局部动态路径规划,解决了目标不可达和局部极小值问题。本文通过MATLAB平台,分别对改进A*算法和人工势场法进行仿真分析,结果表明混合算法有效减少规划时间并可生成更优路径。最后,在Turtlebot2移动平台上对该融合算法应用进行实验,结果表明融合算法减少了规划计算时间,使路径搜索效率和规划指标得到显著提升。 相似文献
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针对复杂停车场环境中的停车与寻车困难的问题,本文提出一种基于改进A?算法的复杂停车场路径规划方法.通过对节点间代价进行统一量化以及对路径中的拐角进行修正,避免了不必要转向,优化了规划路径,提高了效率.并且基于仿真软件,根据实际停车场环境,建立环境地图进行仿真模拟;在相同条件下,对传统A?算法、改进A?算法与Dijkst... 相似文献
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针对复杂迷宫环境下移动机器人路径规划中存在的寻路时间较长、效率较低等问题,提出了一种将可见光指纹信息与A*算法相融合的迷宫机器人路径规划算法。该算法引入局部、全局障碍密度参量对A*算法的评价函数进行优化,使评价函数可以自适应障碍物密度;同时引入可见光指纹信息,利用障碍物对可见光光源的遮挡程度来判断各方向路径是否通畅,解决了A*算法在寻路进程中无法预见后续障碍物的问题。仿真结果表明,基于可见光指纹的改进A*算法能够有效减少传统A*算法的路径搜索点数量,平均寻路效率提高了43.5%,具有一定的应用价值。 相似文献
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