融合环境信息和运动约束的改进A*算法研究

标准A*算法存在着无法考虑移动机器人运动特性及处理后的路径不利于移动机器人运动等问题。针对这一问题提出了一种新改进A*算法,通过环境信息引入障碍物权重系数来改进算法的启发函数并进行全局路径规划;优化搜索节点的选取方式和设定障碍物与路径之间的安全距离;基于对移动机器人的运动特性的考虑优化其路径,并在不同环境地图中与其他算法进行仿真实验对比分析。相关实验表明：基于新改进A*算法规划的路径始终与障碍物保持一定的安全距离;改进A*算法在时间上相比标准A*算法平均减少了80%,路径长度平均减少了2%,路径转角平均降低了82%。改进后算法相比其他算法在时间、搜索节点以及平滑度上有很大的改进,融合机器人环境信息和运动特性的规划路径算法可为移动机器人的路径规划提供一种新的方法。     

融合安全A*算法与动态窗口法的机器人路径规划

A^*算法通过启发信息指引搜索方向,被广泛应用于移动机器人的路径规划,但其规划出的搜索路径存在冗余节点且与障碍物相近,无法满足动态避障需求。对标准A^*算法进行改进,设计安全A^*算法并融合动态窗口法进行路径规划。定义安全距离因子引入A^*算法的启发函数中,提高算法规划路径的安全性,同时采用平面结构法对算法规划得到的路径进行优化,根据相邻节点与障碍物之间的位置关系判断该相邻节点间是否存在障碍物,由此减少路径拐点数,提高路径平滑度。由于当移动机器人处于未知环境时,仅靠A^*算法不能避开障碍物到达目标点,因此借助动态窗口法的局部避障功能。通过安全A^*算法规划全局最优路径节点坐标,设计融合子函数改进动态窗口法的评价函数,解决动态窗口法易陷入局部最优的问题。实验结果表明,在复杂环境中,该方法通过融合安全A^*算法和动态窗口法,能够确保在安全路径基础上实时随机避障,使机器人安全到达终点。     

融合改进A*算法和Morphin算法的移动机器人动态路径规划

在动态未知环境下对机器人进行路径规划,传统A*算法可能出现碰撞或者路径规划失败问题。为了满足移动机器人全局路径规划最优和实时避障的需求,提出一种改进A*算法与Morphin搜索树算法相结合的动态路径规划方法。首先通过改进A*算法减少路径规划过程中关键节点的选取,在规划出一条全局较优路径的同时对路径平滑处理。然后基于移动机器人传感器采集的局部信息,利用Morphin搜索树算法对全局路径进行动态的局部规划,确保更好的全局路径的基础上,实时避开障碍物行驶到目标点。MATLAB仿真实验结果表明,提出的动态路径规划方法在时间和路径上得到提升,在优化全局路径规划的基础上修正局部路径,实现动态避障提高机器人达到目标点的效率。     

煤矿履带式定向钻机路径规划算法

煤矿履带式定向钻机路径规划过程中存在机身体积约束和实际场景下的行驶效率需求,而常用的A*算法搜索速度慢、冗余节点多,且规划路径贴近障碍物、平滑性较差。提出一种以改进A*算法规划全局路径、融合动态窗口法（DWA）规划局部路径的煤矿履带式定向钻机路径规划算法。考虑定向钻机尺寸影响,在传统A*算法中引入安全扩展策略,即在定向钻机和巷道壁、障碍物之间加入安全距离约束,以提高规划路径的安全性;对传统A*算法的启发函数进行自适应权重优化,同时将父节点的影响加入到启发函数中,以提高全局路径搜索效率;利用障碍物检测原理对经上述改进后的A*算法规划路径剔除冗余节点,并使用分段三次Hermite插值进行二次平滑处理,得到全局最优路径。将改进A*算法与DWA融合,进行煤矿井下定向钻机路径规划。利用Matlab对不同工况环境下定向钻机路径规划算法进行仿真对比分析,结果表明：与Dijkstra算法和传统A*算法相比,改进A*算法在保证安全距离的前提下,加快了搜索速度,搜索时间分别平均减少88.5%和63.2%,且在一定程度上缩短了规划路径的长度,路径更加平滑;改进A*算法与DWA融合算法可有效躲避改进A*算法规...     

基于BIM的地图构建与导航研究

为了提高移动机器人在作业过程中获得现场环境地图的效率,提出了利用BIM技术建立导航地图的方式,获取IFC信息映射到二维栅格,从而快速构建地图;对于室内移动机器人在移动过程中能更快更好的到达目标点的问题,首先对传统A*算法做改进,将原有的8邻域搜索扩展为48邻域搜索,增加了搜索方向,优化了搜索角度;同时考虑了机器人的安全性,对规划路径进行了改进,使得规划的路径与障碍物保持了一定距离;其次,为了避开场地出现的动态障碍物,采用将改进的A*算法与动态窗口法融合,在保证全局路径最优的基础上,实现避障效果;通过实验仿真,表明了改进的A*算法比传统A*的算法在运行时间上快了2倍以上,路径转折点的角度差比原来减少了28%以上,路径长度上更短且不再紧贴障碍物;而融合算法比改进的A*算法在路径平滑性上有所提高,能及时避开随机障碍物,更加适用于环境变化的室内场景。     

基于改进A*算法的移动机器人路径规划研究

A*算法广泛应用于移动机器人路径规划中，而传统A*算法在寻路时，普遍存在搜索时间较长、效率低下等问题，因此，采用双向搜索的方式，对传统A*算法加以改进，该算法在路径规划过程中，可同时进行正反向路径搜索，同时采用正反向搜索交替机制，保证了最终目标节点搜索在连线中点区域内相遇，从而缩短了寻路计算时间。在MATLAB平台上，针对改进后的A*算法进行仿真实验，结果证明，双向A*算法减少了规划时间，且可生成最优路径。最后，将该算法应用到基于开源机器人操作系统的Turtlebot2移动平台上，进行现场实验，实验结果表明，双向A*算法减少了寻路计算时间，从而使得路径搜索效率得到显著提升，且规划路径合理，满足路径规划要求。     

改进 Ｄ∗ｌｉｔｅ 和时间弹性带法的移动机器人路径规划

为解决D*lite算法在进行路径规划时搜索效率低,易受运动物体影响及路径贴近障碍物的问题,提出了一种结合改进D*lite算法和时间弹性带法的融合算法。首先,将改进的跳点搜索引入到D*lite算法中,让算法只对跳点进行访问,实现了规划时间和路径长度的双优化。之后,融合改进的时间弹性带法进行局部路径规划,提高算法动态规划能力的同时保证了规划路径的安全性。仿真结果表明,改进的D*lite算法比原始D*lite算法在路径长度、规划时长及路径节点数上分别平均优化了6.40％、49.13％和73.70％。在实际表现中,融合算法在动态情况下比原始D*lite算法可减少11.04％的路径长度、67.10％的规划时长及11.99％的运动时间,并且保证了机器人和障碍物间的最小距离。     

基于人工势场的A*算法的移动机器人路径规划

为了解决传统A*算法规划路径时未考虑到障碍物分布对路径选取的影响,文中提出了一种改进的A*算法.将人工势场的思想与传统的A*算法相结合,对栅格地图中的障碍物赋予斥力场函数并计算周围栅格的斥力大小,进行路径搜索时将栅格的斥力大小引进到A*算法的评价函数当中以改进A*算法的搜索能力.通过MATLAB仿真和Turtlebot机器人的实验结果表明,与传统的A*算法相比,改进后的新算法与人工势场算法相结合,规划出了更优的路径,提高了路径规划效率,且搜索速度提高了 13.40％～29.68％,路径长度缩短了 10.56％～24.38％,路径节点数减少了 6.89％～27.27％,因此,改进的A*算法的优化效果明显,具有有效性和可行性.     

基于人工势场的A*算法的移动机器人路径规划

为了解决传统A*算法规划路径时未考虑到障碍物分布对路径选取的影响,文中提出了一种改进的A*算法.将人工势场的思想与传统的A*算法相结合,对栅格地图中的障碍物赋予斥力场函数并计算周围栅格的斥力大小,进行路径搜索时将栅格的斥力大小引进到A*算法的评价函数当中以改进A*算法的搜索能力.通过MATLAB仿真和Turtlebot机器人的实验结果表明,与传统的A*算法相比,改进后的新算法与人工势场算法相结合,规划出了更优的路径,提高了路径规划效率,且搜索速度提高了 13.40％～29.68％,路径长度缩短了 10.56％～24.38％,路径节点数减少了 6.89％～27.27％,因此,改进的A*算法的优化效果明显,具有有效性和可行性.     

融合改进A*与DWA算法的机器人动态路径规划

传统A*算法是移动机器人全局路径规划的常用算法之一,但是算法搜索效率低、规划路径转折点多、面对复杂环境中随机出现的动态障碍物无法实现动态路径规划。针对这些问题,在考虑全局最优的基础上将改进A*与DWA算法融合,量化环境中的障碍物信息,根据此信息调节A*算法启发函数的权重,提高算法的效率和灵活性。基于Floyd算法思想设计路径节点优化算法,删除冗余节点,减少转折,提高路径平滑度。基于全局最优设计DWA算法的动态窗口评价函数,用于区分已知障碍物和未知动态、静态障碍物,提取改进A*算法规划路径的关键点作为DWA算法的临时目标点,在全局最优的基础上实现了改进A*与DWA算法融合。实验结果表明,在复杂环境中,融合算法规划路径既能保证全局最优,又能及时有效地躲避环境中出现的动静态障碍物,实现复杂环境中的动态路径规划。     

双层优化A*算法与动态窗口法的动态路径规划

为满足动态环境中移动机器人既要动态避障抵到终点,又要尽可能地做到全局最优的路径规划需求,提出了一种双层优化A*算法与动态窗口法相结合的移动机器人路径规划算法。在传统A*算法求得的全局路径轨迹基础上,首先通过一层全局优化,计算路径节点间斜率,提取关键转折点,大幅度减少路径转折点数量;再通过二层全局优化,延长路径段求得路径交点,判断交点是否通过障碍物的方法,将路径转折点数降到最低;设计动态窗口法的轨迹评价函数,解决了机器人容易陷入“凹”“C”形障碍物的问题,同时保证了障碍物安全距离并选取全局最优的路径轨迹。最后分别在静态与动态的二维栅格地图中对传统A*算法、一层优化A*、二层优化A*以及融合算法进行仿真实验。实验结果表明一层优化A*算法大幅度降低了转折次数;二层优化A*算法将转折点数降到最低,但是路径长度小幅度增加;融合算法实现了机器人实时动态避障抵到终点,而且在保证安全距离的同时更加贴近全局最优规划。     

基于改进A*算法和动态窗口法的机器人路径规划

针对移动机器人在复杂环境下(包含静态和动态环境)的路径规划效率低的问题,提出了一种改进的A*算法与动态窗口法相结合的混合算法。针对传统A*算法安全性不足的问题,采用障碍规避策略,优化节点的选择方式,增加路径的安全性;针对转折点多的问题,采用递归二分法优化策略,去除冗余节点,减少转弯次数;针对静态环境下路径平滑性不足的问题,采用动态内切圆平滑策略将折线角优化成弧度角,以增加路径的平滑性。对于传统动态窗口法的目标点附近存在障碍物时规划效果不好和容易在凹型槽类障碍物中陷入局部最优的问题,在原有的评价函数中引入了距离偏差和轨迹偏差。最后,对所提的改进A*算法和混合算法分别在静态和动态环境下与其他算法进行仿真比较。从结果可以看出,与传统混合算法相比,临时障碍环境下,路径长度和运行时间分别缩短了13.2%和65.8%;移动障碍环境下,路径长度和运行时间分别缩短了13.9%和44.9%,所提的算法提高了在复杂环境中规划路径的效率。     

融合改进A*与DWA算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人在复杂环境下实现全局路径最优、未知环境下动态实时避障这一路径规划需求,对传统A*（A-star）算法进行改进,并融合动态窗口法（DWA）实现动态实时避障。首先分析栅格环境下的障碍物占比,将障碍物占比引入传统A*算法,优化启发函数h(n),从而改进评价函数f(n),提高其在不同环境下的搜索效率;其次针对复杂栅格环境下传统A*算法优化后的轨迹与障碍物顶点相交问题,优化子节点选择方式,同时删除路径中的冗余节点,提高路径的平滑度;最后融合动态窗口法,实现复杂环境下移动机器人的动态实时避障。通过MATLAB下的对比仿真实验表明,改进算法在轨迹长度、轨迹平滑度以及历经时间上得到优化,满足全局最优且能实现动态实时避障,具有更优秀的路径规划效果。     

改进A*算法在机器人室内路径规划中的应用

传统A^*算法在面向机器人室内多U型障碍的特殊场景下规划路径时，容易忽略机器人实际大小，且计算时间较长。针对这个问题，提出一种改进A^*算法。首先引入邻域矩阵进行障碍搜索以提升路径安全性，然后研究不同类型和尺寸的邻域矩阵对算法性能的影响，最后结合角度信息和分区自适应距离信息对启发函数进行改进以提高计算效率。实验结果表明，改进A^*算法可以通过更改障碍搜索矩阵的尺寸来获得不同的安全间距，以保证不同机器人在不同地图环境下的安全性；而且在复杂大环境中与传统A^*算法相比寻路速度提高了28.07%，搜索范围缩小了66.55%，提高了机器人在遇到动态障碍时二次规划的灵敏性。     

非平坦地形下移动机器人安全路径规划

提出一种基于双分辨率2.5D分层栅格地图的Secure A*(SA*)路径规划方法,以解决移动机器人在非平坦地形下的安全路径规划问题.首先,设计一种双分辨率2.5D分层栅格地图,利用双分辨率栅格对环境中的障碍物信息与高程信息进行存储,以节约地图的存储空间;然后,结合移动机器人运动能力,将环境中的高程信息转化为约束因子,...     

改进TEB算法的局部路径规划算法研究

在复杂动态环境中用传统TEB(time elastic band)算法规划路径时,会出现速度控制量不平滑导致的路径震荡、给机器人带来较大冲击和易发生碰撞.针对以上问题对传统TEB算法进行改进,对检测到的不规则障碍物膨胀化处理并进行区域分级策略,优先考虑安全区域的行驶路线,使机器人在复杂环境中更加安全平稳地运行.在算法中...     

改进A*算法的移动机器人最短路径规划

针对复杂室内环境下移动机器人路径规划存在实时性差的问题,通过对Dijkstra算法、传统A^*算法以及一些改进的A^*算法的分析比较,提出了对A^*算法的进一步改进的思路。首先对当前节点及其父节点的估计路径代价进行指数衰减的方式加权,使得A^*算法在离目标点较远时能够很快地向目标点靠近,在距目标点较近时能够局部细致搜索保证目标点附近障碍物较多时目标可达;然后对生成的路径进行五次多项式平滑处理,使得路径进一步缩短且便于机器人控制。仿真结果表明,改进算法较传统A^*算法时间减少93.8%,路径长度缩短17.6%、无90°转折点,使得机器人可以连续不停顿地跟踪所规划路径到达目标。在不同的场景下,对所提算法进行验证,结果表明所提算法能够适应不同的环境且有很好的实时性。