一种基于改进A~*算法的限制搜索区域的路径规划方法

本文根据已有A*算法,给出了一种改进的最优路径规划算法,此算法在根据道路的实际情况对路网进行分层的同时,根据实际路网的拓扑特性对搜索区域进行合理的限制,实验证明此算法在进行路径规划时节省了时间。     

一种面向AGV路径规划的改进A*算法

路径规划是AGV(如:自动引导小车)的重要功能,对于复杂环境的路径规划效果,由于其面临着转弯多,角度大,不同场景的路况不同等问题,常常不能达到最佳的效果.本文针对传统A*算法容易陷入局部最优解的问题,从视线处理的角度出发,对路径规划参数进行了改进,提高了算法的效率,并通过某型竞赛用智能小车的路径规划问题进行了验证.     

改进A*算法在桥式起重机中的应用

传统A*路径规划算法应用于桥式起重机路径规划任务时,规划所得路径拐点多,容易造成电机启停次数增多、转载效率下降、负载摆幅增大等问题.针对上述问题,对A*算法的改进方法进行了研究.在改进过程中,综合考虑路径最优、智能避障、电机启停次数等约束条件后,新增节点方向信息启发函数,将其融入传统A*算法的估价函数之中以减少路径拐点...     

双向搜索机制的改进A*算法研究

针对大规模环境下传统A*算法路径寻优存在的内存占有率高、计算效率低下的问题,提出了一种改进A*算法.引入了双向搜索机制,以原始起点、终点和对向搜索所处的当前节点作为目标点进行搜索操作,使AGV的路径寻优具备更加合理的方向性;优化评价函数,改进了评价函数的传统计算方式,通过测试为评价函数选择了合适的权重系数,减少路径寻优...     

基于改进A*的移动机器人路径规划算法

移动机器人全局路径规划旨在为移动机器人导航提供一条安全、平滑的运动路径.传统A*算法规划的路径转弯多、不平滑,且对于U型地形存在过于贴合障碍物的问题.针对A*算法的缺点,在启发函数中加入余弦相似性和方向信息,并做归一化处理.选取36阶邻域搜索矩阵,解决贴合U型弯的问题.此外,提出了基于贝塞尔曲线的后处理方法,使规划的路...     

一种基于八叉树地图的自适应多分辨率 A*算法的路径规划

为满足移动机器人能直接在三维环境下进行路径规划的需要,提出了一种基于八叉树地图的自适应多分辨率 A*算法。首先,基于传统三维 A*算法,提出了一种改进相邻节点搜索策略,通过对当前节点的六个柱状邻域进行搜索,提高了 A*算法对相邻节点的搜索及扩张速度。然后,基于八叉树地图可以在不同地图深度下进行节点搜索的特性,提出了能自适应多分辨率搜索的改进 A*算法。通过循环在不同地图深度下进行路径规划,使 A*算法能自主选择合适的八叉树深度进行路径规划,再通过二次路径规划的方法生成多分辨率路径,从而使算法能够在以更快速度生成路径的情况下保证路径的安全性。最后,在三个场景中进行算法的运行实验,实验结果表明：与传统 A*算法相比,自适应多分辨率 A*算法减少了 89.2%运行时间,减少了 52.9%的拐点,验证了所提算法的有效性和可行性。     

一种基于改进Theta *的机器人路径规划算法

对Theta *算法进行改进,并用于解决机器人路径规划问题.首先,将障碍物对机器人产生的斥力作为一种惩罚函数加入到启发函数中,并合理地选择惩罚函数权重以确定启发函数.在此基础上,改进A *算法的变种——Theta *算法,提出对路径进行平滑处理的PS_Theta *算法.最后在二维仿真环境中进行验证及数据统计,并推广至三维复杂环境中,实验结果证明了算法的合理性与有效性     

基于改进A*算法和lattice算法的路径规划方法

针对A*算法缺乏动态性、不够平滑、计算量大,且不满足具体的非完整约束等问题,提出一种融合改进A*算法和lattice算法的路径规划方法.一方面消除传统A*算法中的冗余点,同时考虑物体的方向属性和实际运动约束,优化启发式函数最终生成全局路径.另一方面lattice根据改进A*算法生成的全局路径作为参考线,采样并结合障碍物信息和其他代价信息选出平滑的、无障碍的包含位置、移动速度、移动加速度等信息的局部轨迹.使用栅格地图进行车辆路径规划的实验仿真,该算法能够兼顾全局与局部,快速规划出一条平滑且满足车辆非完整性约束的运动路径.     

基于A*初始解的禁忌搜索算法优化及仿真应用

针对现有研究中原禁忌搜索算法多采用有向边排列的解作为表示方法,这样的解的表示不够直观,算法策略表现复杂使人难以理解,搜索效率低和收敛速度慢等缺点.论文提出引入A*算法确定初始解的改进措施,通过简化解的表示方法来提高其求解路径规划问题的全局寻优能力.在栅格地图法中,通过对其他智能算法的仿真实验表明,改进的禁忌搜索算法全局...     

A*算法在移动机器人自学习中的使用

通过让移动机器人在未知环境下的自学习过程来得到环境地图,然后利用A*算法进行最优路径规划,并选取路径中的关键节点传给移动机器人,移动机器人就可以根据这些节点自主运行.通过移动机器人自主运行实验,可以看出其运行效果良好.     

基于插值A*算法的路径规划

提出一个基于插值的路径规划算法-插值A*.此算法可以在每个栅格路径代价不一致的情况下生成一条平滑路径.由于大多数基于栅格算法规划的路径只能从一个栅格中心到另一栅格中心,也就限制了路径的方向只能是倍数,所以所谓最优路径其实是次优的.插值A*算法在路径规划时,使用线形插值来计算出更精确的路径代价,由此产生更优路径.     

一种改进的机器人滚动路径规划算法

研究了复杂未知环境下移动机器人的路径规划问题,旨在解决当机器人具有相当大的可视半径时,传统的滚动规划算法在解决路径规划问题时效率不高的问题。提出了一种局部规划中采用改进的A*算法的滚动规划算法。该算法引入一种二叉堆数据结构来存储局部规划待考察的节点,通过减少局部寻优中比较的次数来提高搜索的速度。仿真结果表明,该算法在解决这类路径规划问题时,能显著提高路径规划的效率,对其他的路径规划算法也有重要的借鉴意义。     

基于遗传算法的输电线路无人机巡检路径规划

针对无人机有效、安全巡检输电线路的路径问题,提出了一种基于遗传算法的输电线路无人机巡检路径规划方法,采用极坐标编码方式对无人机巡检路径构造染色体;结合实际情况中的无人机巡检各种约束问题,设计了适合于无人机巡检路径规划的遗传算子;实验结果证明算法能综合考虑各种因素,提高了全局寻优能力,是解决实际输电线路无人机巡检路径规划问题的较好办法.     

车载导航仪中路径规划算法及其实现

讨论了路径规划中迪杰斯特拉算法和启发式搜索算法的原理 ,用C语言实现了基于最小堆的启发式搜索算法 ,并成功地应用于车载导航仪中     

一种改进的足球机器人射门算法

提出一种改进的射门算法.通过路径规划,使得机器人沿着平滑的轨迹将位姿调整到射门状态,然后,根据位姿变化最小的原则,从对方门线的坐标点中选择射门目标点,以圆弧路径完成射门过程.试验表明,算法可以提高射门成功率.     

基于改进Dijkstra算法的机器人路径规划方法

本文提出一种利用栅格法和改进的Dijkstra算法进行机器人路径规划的方法。该方法利用栅格法对机器人的工作环境进行表示,利用改进的Dijkstra算法进行最短路径的搜索。应用该方法在对环境细化到包含10000个栅格节点的情况下,在主频1.7GHZ的计算机上规划路径的时间最长不超过0.3秒。实践证明该方法具有实时性和路径最优性。     

无人机三维航迹规划算法研究

在模拟仿真出无人机三维飞行环境的基础上,根据航迹规划的要求,建立对应数学模型,并采用蚁群算法进行优化仿真.针对基本蚁群算法存在的搜索时间长、容易陷入局部最优解等缺点,将蚂蚁当前位置与目标位置的距离信息反馈到系统中作为航迹规划的控制信息,同时对航迹节点的选择方法进行改进,以提高算法的效率.仿真实例结果表明,该算法可以规划出满足无人机飞行要求的航迹.     

消毒机器人全覆盖路径算法设计

针对消毒机器人全覆盖消毒的算法,传统的消毒机器人重复率高、消耗大,容易进入死区,导致机器人无法进行工作,机器人利用二维的激光雷达旋转扫描到室内的三维立体空间,建立格栅地图,通过SPDF算法与改善A*算法得到的Theta*算法相结合的算法,使得消毒机人能够正常地完成室内的消毒工作,并且保证消毒面积尽可能的重复率在较低的情况下,完成全面消毒。