改进A*算法的机器人路径规划研究

针对路径规划问题提出A*优化算法.首先,在传统A*算法的基础上利用JPS算法对子节点进行扩展跳跃,提高A*算法的效率;然后,对A*算法规划路径使用贝塞尔曲线进行平滑处理;最后,基于Matlab平台将改进的A*算法在9组不同栅格地图上进行仿真实验.结果表明,利用JPS算法和贝塞尔曲线改进的A*算法在路径规划过程中计算量极...     

一种改进A~*算法的智能机器人路径规划

将栅格法与路径搜索A*算法思想进行有效结合,改进A*算法采用多个栅格包络障碍物方式,利用顶点外延节点生成路径来构造连通图。在此基础上,引入平滑度概念,将算法应用于二维空间进行机器人路径规划,提高算法搜索效率。实验结果表明,与A*算法相比,改进后的算法能有效壁障,减少路径规划耗时。     

基于改进A*算法的无人机动态航迹规划

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。     

融合改进A*算法和动态窗口法的全局动态路径规划

为解决移动机器人路径规划难题,设计了融合改进A*算法和动态窗口法的全局动态路径规划方法.首先,基于传统A*算法结合JPS算法对子节点进行扩展跳跃,提高路径规划效率;其次,结合Floyd算法对所规划路径进行平滑优化;最后,融合动态窗口法使A*算法可进行全局动态路径规划.基于Matlab平台将全局动态路径规划算法在8种规格栅格地图中进行仿真实验.分析结果得知,融合算法在效率和平滑性上得到极大改善,且可进行动态避障,融合改进后的全局动态路径规划算法具有明显优秀的路径规划能力.     

无人作战飞机在线航路规划算法

针对无人作战飞机单机自主对地攻击过程中航路在线规划问题,在以栅袼形式表示的数字地图中,通过对威肋源建模、数据结构组织、估价函数建立、优化算法等多个方面进行改进,提出了一种基于A*算法的改进型规划模型.在保证规划有效性的同时,减小了搜索空间,进而提高了规划算法的实时性.仿真结果表明,该模型能够有效减弱规划结果对于栅格数字地图精度的依赖程度,为进一步开展在线规划及无人作战飞机实时路径重规划研究提供了券者.     

避障机器人路径规划算法的研究

结合移动机器人的实际应用场景,针对常规算法规划出的路径存在折点多、转弯角度过大、与障碍物距离较小、搜索的路径较长等问题,对在栅格地图下混合全局路径规划与局部路径规划算法进行了研究,采用人工势场算法与蚁群算法混合,为移动机器人规划出全局最优路径,同时实时躲避局部障碍物。经过仿真测试,移动机器人可以根据全局路径规划的路径得到最优的整体路径,通过局部路径规划算法避开局部区域的障碍物,使移动机器人能够从起点平稳无碰撞地行驶至目标点。     

一种基于A*算法的路径平滑设计及仿真

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。     

基于射线模型的改进全局路径规划算法

针对目前服务于移动机器人的全局路径规划算法存在拐点多、耗时长或递归计算复杂等问题,本文提出一种基于射线模型的改进全局路径搜索算法.利用形态学滤波处理障碍物栅格地图,并引入碰撞估值增加靠近障碍物的栅格的代价值,形成梯度代价栅格地图.结合射线模型从起点向终点进行射线搜索,并在搜索过程中通过逆向优化算法优化路径.通过实验证明...     

基于混合蛙跳算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划中算法搜索能力不强且易陷入停滞的问题,文中提出了一种基于混合蛙跳算法的移动机器人路径规划方法。首先利用蚁群算法在栅格地图中生成一定数量的路径,然后引入混合蛙跳算法,子群内进行Memetic进化,最坏青蛙根据与子群最优青蛙或全局最优青蛙的路径交点栅格进行路径更新,并对最终生成的最优路径进行优化处理,以消除不必要的拐点,保证机器人路径运行的安全性。二维环境下的仿真实验表明,提出的混合蛙跳算法能在有效避开障碍物的同时快速地规划出一条通往目标点的优化路径,且效果令人满意。     

基于启发式A~*算法的飞行器三维航路规划

提出了一种基于启发式A*算法的三维航路规划方法并进行了仿真验证.首先对地形的高程栅格数据进行综合平滑处理,建立满足飞行器机动性能的安全飞行曲面,结合威胁数据的量化模型,采用改进的A*算法在安全飞行曲面上规划出三维飞行航路,并对搜索出的航路进行了优化和平滑处理.仿真结果显示,算法简单快速,能满足飞行器执行不同任务的需要,易于工程实现.