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...     

基于改进A*算法的移动机器人路径规划

针对A*算法在路径规划中存在遍历节点数过多、转折角度较大的问题,提出一种能自适应场景地图的改进A*算法。通过量化地图场景信息和障碍物分布情况,引入父节点对当前节点的影响力,增加障碍物分布率的启发函数权重,减少遍历节点数量、提高搜索速度;加入转弯惩罚函数、扩展邻域优先级搜索和冗余节点平滑策略对路径进一步优化,避免路径出现多余转弯,降低路径出现局部最优解的可能。在相同地图场景中进行测试对比,所提算法能有效减少遍历节点数量,降低总转折角度,提高搜索速度,缩短路径距离,获得最优路径。     

基于变步长A*与车身稳态转向模型的UGV路径规划

针对A*算法寻路时间长、生成的路径存在冗余折点的问题,本文提出一种基于车身稳态转向模型的变步长A*算法,首先通过设置子目标点的方式调节A*算法的搜索步长,减少寻路时间;其次在全局路径的折点处根据车身转向运动学约束进行局部重规划,从而得到一条易于跟踪的平滑路径;此外考虑到UGV (Unmanned Ground Vehicle,无人地面车辆)的实际宽度,改进后的算法还引入了障碍物延伸策略,使规划出的路径满足实际工程应用;最后通过仿真实验验证了本文改进算法的有效性,并与3种寻路算法进行对比,结果表明,本文改进的算法寻路时间更短、生成的路径更平滑,且与障碍物之间保持了安全距离.     

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。     

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。     

改进A*算法与动态窗口法的机器人动态路径规划

针对传统A*算法自身节点搜索策略存在路径转折点多、转折角度大、可行路径不是理论上的最优路径等缺点,将传统A*算法3×3的搜索邻域扩展为7×7,同时去除扩展邻域同方向的多余子节点,改进为7×7的A*算法,消除了传统A*算法的3×3邻域搜索和节点移动方向仅为[0.25π]的整数倍的限制,优化了搜索角度。其次,针对移动机器人在复杂环境下动态路径规划问题,将改进7×7的A*算法与动态窗口算法进行融合,设计了一种全局最优路径的动态窗口评价函数,综合考虑移动速度、转角平滑度、安全性等因素,将改进7×7的A*算法与动态窗口法的融合算法与多种算法仿真比较,结果表明：改进7×7的A*算法与动态窗口法的融合算法更具有高效性和可行性。     

改进A*算法的智能车路径规划研究

由于A*算法所规划的路径存在着转折次数多,路径不平滑,路径贴合障碍物和初始时刻转折角度过大等不符合车辆运动学的问题。为了解决上述问题,获得适用于智能车的优化路径,本文通过对车辆运动学建模得到车辆的约束,同时在估价函数中加入车身轮廓代价和障碍物距离代价,并将车辆约束加入到A*算法的启发函数和路径优化中,再使用贝塞尔曲线拟合转折点,使A*算法所生成的路径更加符合车辆的运动学。通过分析改进A*算法可知,改进后的算法所规划的路径更加平滑、合理且符合车辆的运动特性。     

融合JPS和改进A*算法的移动机器人路径规划

针对传统A*算法在场景较大的栅格地图路径规划时,很多冗余节点的遍历导致寻路算法内存消耗大、计算速度慢等问题,提出了一种对A*算法的改进策略.首先,改进启发函数的具体计算方式,利用切比雪夫距离替代欧氏距离使启发式函数精确地等于实际最佳路径,减少A*节点的拓展数量;其次,使用跳点搜索(JPS)策略筛选出跳点添加到OpenList和ClosedList代替A*算法中大量不必要的邻节点,通过跳点实现较长距离的跳跃,从而减少内存占用以及对节点的评估,直到生成最终路径.为了验证A*算法改进后的效果,在五种尺寸的二维栅格地图中进行仿真测试,结果表明,改进后的A*算法减少了大量寻路过程评估的节点,提高了寻路速度,并且随着地图尺寸的增加,改进后的A*算法能将寻路速度提高一个数量级以上.最后,将改进后的算法应用在移动机器人路径规划器上进行实验,在同一规划任务下,JPS策略下改进的A*算法较传统A*算法,路径搜索耗费时间减少了92.2％,拓展的节点减少了97.37％,能够满足大场景下移动机器人快速路径规划的要求.     

基于改进概率路线图算法的煤矿机器人路径规划方法

路径规划是煤矿机器人在煤矿井下非结构化狭长受限空间中应用亟待解决的关键技术之一。针对传统概率路线图(PRM)算法在空间狭长封闭巷道环境中难以保障采样的节点均匀分布于自由空间中导致路径规划失效,以及节点可能距离障碍物较近导致规划的路径可通行性差等问题,提出了一种基于改进PRM算法的煤矿机器人路径规划方法。在构造阶段引入人工势场法,将落在障碍物中的节点沿与其距离最近自由空间中的节点连线方向推至自由空间,并在障碍物边缘建立斥力场,实现节点的均匀分布且使其距离障碍物有一定距离;在查询阶段融合D^*Lite算法,当遇到动态障碍物或前方无法通行时可实现路径的重规划。仿真结果表明：改进PRM算法的节点均匀分布在自由空间中,且均距离障碍物一定距离,提高了路径规划的安全性;当节点数为100个时,改进PRM算法成功率较传统PRM算法提高了25%;随着节点数增加,传统PRM算法和改进PRM算法路径规划成功次数均呈增长趋势,但改进PRM算法在效率方面优势更明显;当节点数为400个时,改进PRM算法运行效率较传统PRM算法提高了35.13%,且规划的路径更平滑,路径长度更短;当障碍物突然出现...     

基于改进A*算法机器人路径规划研究

针对移动机器人全局路径规划问题提出一种改进A*算法。首先建立栅格地图,基于传统A*算法,进行邻域扩展,将传统8邻域扩展到24邻域,使路径方向具有更多选择,减少不必要的转折点。优化改进A*算法的启发式函数,不再采用单一的曼哈顿距离或者欧几里得距离,将其进行融合改进,剔除路径中冗余节点和多余转折点。最后将全局路径与动态窗口法相结合,结合各自的优点,充分考虑到机器人全局最优路径的同时能安全避开障碍物,得到一条平滑轨迹。各个算法进行验证之后采用ROS平台对系统进行仿真分析,实验结果表明,改进后算法具有更优秀的路径规划能力。     

改进BIT*与DWA算法的动态路径规划

传统批通知树（batch informed trees,BIT*）算法结合了RRT*算法和A*算法的优势,但是该算法在复杂环境下无法躲避未知的动态障碍物,无法完成动态路径规划。针对该问题,提出了一种将改进的BIT*算法和改进的DWA算法相融合的算法。在传统BIT*算法的基础上对路径进行拉伸优化,提取关键转折点,减少路径长度;对传统DWA算法的距离评价函数进行改进、引入轨迹点评价函数,避免局部规划过分偏离,也减少了已知障碍物对路径的影响;将改进的BIT*算法与改进的DWA算法相融合,将提取的关键转折点作为DWA的中间目标点,弥补全局规划算法无法躲避动态障碍物的缺点以及局部规划算法全局能力低下的缺点。在动静态地图中对RRT*算法、BIT*算法、DWA算法、改进BIT*算法以及融合算法进行仿真实验,仿真结果表明：在复杂环境中,改进的BIT*算法具有更短的路径和更少的拐点;与传统的DWA算法相比,融合算法规划的路线更平滑,机器人既能实时动态避障抵达终点,又能更加贴近全局路径,保证路线全局最优。     

基于改进A*算法的无人机三维空间避障路径规划

无人机在有障碍物的三维空间环境中飞行,采用常规A*算法进行避障航线的规划存在搜索节点多、搜索区域大、搜索时间长、搜索效率低、生成的航线拐角多且含有大量非必要冗余航点、没有考虑无人机自身体积与尺寸而引发的飞行中与障碍物边界碰撞的航线不安全等问题。因此，设计一种改进A*算法,首先,考虑无人机本身体积与尺寸,提出一种消除边界碰撞事故的子节点扩展方法；其次,改进评价函数,减少往复搜索次数,缩小搜索区域面积,提高搜索效率；然后,根据Floyd思想,对生成的航线进行简化处理,消除航线中的冗余航路点,减少航线转角数量,达到简化航线并改善航线平滑度的效果；最后,非线性仿真及飞行试验表明了改进的A*算法生成的航线更加安全、高效,并使无人机的飞行连续和顺畅。     

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。     

多方向无人水面艇路径规划算法

针对海洋环境下无人水面艇路径（USV）规划安全性与平滑性问题,提出一种多方向A^*路径规划算法以获得全局最优路径。首先,结合电子海图生成栅格化环境信息,并根据安全航行距离约束建立USV安全区域模型,在传统A^*算法基础上设计一种带安全距离约束的A^*启发函数来保证生成的路径节点的安全;其次,改进传统A^*算法的八方向搜索模式,提出一种多方向搜索模式来调整生成路径中的冗余点与拐点;最后,采用路径平滑算法对路径拐点进行平滑处理以获得满足实际航行要求的连续平滑路径。在仿真实验中,改进A^*算法规划的路径距离为7 043 m,相较于Dijkstra算法、传统A^*四方向搜索算法和传统A^*八方向搜索算法分别降低了9.7%、26.6%和7.9%。仿真结果表明改进后的多方向A^*搜索算法能够有效减小路径距离,更适用于USV路径规划问题。     

多方向无人水面艇路径规划算法

针对海洋环境下无人水面艇路径（USV）规划安全性与平滑性问题，提出一种多方向A^*路径规划算法以获得全局最优路径。首先，结合电子海图生成栅格化环境信息，并根据安全航行距离约束建立USV安全区域模型，在传统A^*算法基础上设计一种带安全距离约束的A^*启发函数来保证生成的路径节点的安全；其次，改进传统A^*算法的八方向搜索模式，提出一种多方向搜索模式来调整生成路径中的冗余点与拐点；最后，采用路径平滑算法对路径拐点进行平滑处理以获得满足实际航行要求的连续平滑路径。在仿真实验中，改进A^*算法规划的路径距离为7 043 m，相较于Dijkstra算法、传统A^*四方向搜索算法和传统A^*八方向搜索算法分别降低了9.7%、26.6%和7.9%。仿真结果表明改进后的多方向A^*搜索算法能够有效减小路径距离，更适用于USV路径规划问题。     

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。