改进A*算法的机器人全局最优路径规划

针对传统A^*算法规划的路径存在很多冗余点和拐点的问题,提出了一种基于A^*算法改进的高效路径规划算法。首先,改进评价函数的具体计算方式,减小算法搜索每个区间的计算量,从而降低寻路时间,并改变生成路径;其次,在改进评价函数具体计算方式的基础上,改进评价函数的权重比例,减少生成路径中的冗余点和拐点;最后,改进路径生成策略,删除生成路径中的无用点,从而提高路径的平滑性;此外,考虑到机器人的实际宽度,改进后算法引入障碍物扩展策略保证规划路径的可行性。将改进A^*算法与三种算法进行仿真对比,实验结果表明,改进后的A^*算法规划的路径更加合理,寻路时间更短,平滑性更高。     

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A*算法的无人车路径规划

传统的A^*算法在无人车路径规划中存在规划时间较长和搜索范围较大的缺点。综合分析A^*算法的计算流程后,从四个方面对A^*算法进行改进：1）目标性拓展,即根据待扩展节点和目标节点的相对位置来有目标性地选择不同的象限进行节点拓展;2）目标可见性判断,即判断待扩展节点与目标点之间有无障碍物,若无障碍物则跳出A^*算法的探索过程,以此减少多余的搜索;3）改变A^*算法的启发函数,即增加待扩展节点的n辈父节点到目标点的代价估计,以此减少到目标点的代价估计的局部最优情况;4）改变扩展节点的选取方略,即改变传统的最小化启发函数来选择扩展节点的方式,通过引入模拟退火法来优化扩展节点的选择方式,使得搜索过程尽可能向靠近目标点的方向进行。最后通过Matlab仿真实验结果表明,在模拟的地图环境下,提出的改进A^*算法在运行时间上减少67.06%,经历的栅格数减少73.53%,优化路径长度浮动范围在±0.6%。     

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。     

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。     

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。     

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。     

一种基于改进A*算法的室内导航路径规划方法

路径规划是室内导航研究的关键技术之一。A^*算法是一种常见的路径规划算法,当区域的点数量较少时,找寻最优路径是最有效的直接搜索方法。但当路径点规模较大时,使用数值优化算法求解最佳路径的难度急剧增加,导致规划时间所需时间过长,不符合实时性要求。为提高路径规划方法中的效率和稳定性,在梳理室内导航路径规划已有算法和方案的基础上,分析了A^*算法的基本思想与实现步骤,并针对室内导航中A^*路径算法存在的问题,提出了一种改进型A^*算法优化的方案。利用用户对最短距离和直行路程的需求,在位置计算中,引入同时考虑方向和距离启发信息的启发函数,把POI点与寻路节点分开处理,以映射的方式建立联系。将该方案应用于室内导航中A^*算法实现伪代码,对算法改进前后进行算法效率测试。结果表明,改进后A^*算法的整体效率提升了近50%,改进型A^*算法在室内导航路径规划的效率和稳定性比较优,达到了加速导航算法的目的。     

基于已知地形信息的海底机器人路径规划

路径规划是实现机器人智能化的重要组成部分,规划路径的优劣在很大程度上决定了机器人执行任务的效果. 传统的路径规划算法,例如基于图搜索的dijkstra算法和其改进后的A^*算法,以及基于采样的RRT （rapidlyexploring random tree） 算法和其改进后的 RRT^*算法,仅仅考虑了避障问题;基于插值曲线的算法可以产生较为光滑的轨迹;基于数值优化的算法可以将机器人速度、加速度等加入损失函数,通过优化求解,产生动力学特性较好的轨迹. 然而,面对当前越来越精确、丰富的先验地形信息,鲜有算法可以充分利用他们. 对此,基于海底数字高程地图（digital elevation map, DEM）,提出扩展A^*算法及FM （fast marching）算法改进算法,能够利用先验地形信息提高路径规划的效果. 通过仿真分析,对比3种算法:扩展A^*算法、TC FM （terrian cared fast marching）和TC FM^*算法,仿真结果表明,扩展A^*     

基于改进的A*算法与动态窗口法的移动机器人路径规划

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,以解决移动机器人在多目标复杂环境中的路径规划问题．首要,为了提升算法的运行效率,实现单次规划的路径可通过多个目标点,同时提升路径平滑处理的灵活性并满足移动机器人非完整约束条件,本文利用目标成本函数对所有目标进行优先级判定,进而利用改进的A^*算法规划一条经过多个目标点的最优路径,同时采用自适应圆弧优化算法与加权障碍物步长调节算法,有效地将路径长度缩短5%,转折角总度数降低26.62%．其次,为实现移动机器人在动态复杂环境中局部避障并追击动态目标点．提出将改进动态窗口算法与全局路径规划信息相结合的在线路径规划法,采用预瞄偏差角追踪法成功捕捉移动目标点,并提升了路径规划效率．最后,对所提方法进行仿真实验,结果表明该方法能够在复杂动态环境中更有效地实现路径规划．     

复杂环境下基于采样空间自调整的航迹规划算法

针对具有渐进最优性的快速扩展随机树（RRT^*）算法在面对高维、复杂环境时所表现出的寻路效率低、收敛速度缓慢的问题,在RRT^*的基础上,提出一种基于采样空间自调整的渐进最优快速扩展随机树（AS-RRT^*）无人机（UAV）航迹规划算法。该算法可以自适应调整采样空间,进而引导树更为高效地生长,而这些主要通过有偏采样、节点筛选和节点学习这三种策略来实现。首先,在采样空间中定义向光和背光区域来进行有偏采样,而向光和背光区域的概率权重由当前扩展失败率决定,从而保证算法在搜索初始航迹时同时具有探索性和方向性;然后,在完成初始航迹的搜索后,算法就开始周期性地筛选节点,高质量的节点作为学习样本来产生新的抽样分布,质量最低的节点在算法达到最大节点数量后被新节点替代。在多种不同类型的环境下进行了对比仿真实验,结果表明所提算法在一定程度上改善了采样算法固有的随机性,而且相较于传统的RRT^*算法,该算法在相同环境里使用了更少的寻路时间,在相同时间里生成了更低代价的航迹,且在三维空间里的改进更为明显。     

规则网格数字高程模型中基于距离与坡度的路径规划算法

针对A^*算法在数字高程模型（DEM）路径规划中的低效问题,提出一种基于距离与坡度的改进A^*寻路算法。该算法面向规则网格DEM,以距离和坡度作为路径搜索评估指标,设计新的评价函数,并以地表障碍评判路径的可通行性。在寻路过程中,根据实际场景DEM数据计算相匹配的参数,使得改进算法能自适应不同场景下DEM数据分辨率的变化;采用动态权值调整完备性函数和启发性函数对评价结果的影响,优化路径选择。仿真测试结果表明,改进算法能够通过参数调整适应DEM分辨率的变化,搜索出优化的路径,降低搜索时间,提高搜索效率。