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。     

基于改进A*算法的智能仓库移动机器人的路径规划

针对移动机器人的自动化仓储运行特点,提出了一种改进的A*算法.首先,用棋盘式方法建立机器人移动环境模型.其次,采用基于优先级的子节点生成策略,有效地避免因突遇障碍物而无法行驶的问题.然后针对传统A*算法的转折角度大、转弯方向难,无法在拐点处灵活调整自身姿态等不足,提出了一种新的A*算法路径规划.最后通过修改评价函数,使得改进后的方法得到的路径更加优化.     

基于改进A*算法的智能仓库移动机器人的路径规划

针对移动机器人的自动化仓储运行特点,提出了一种改进的A*算法。首先,用棋盘式方法建立机器人移动环境模型。其次,采用基于优先级的子节点生成策略,有效地避免因突遇障碍物而无法行驶的问题。然后针对传统A*算法的转折角度大、转弯方向难,无法在拐点处灵活调整自身姿态等不足,提出了一种新的A*算法路径规划。最后通过修改评价函数,使得改进后的方法得到的路径更加优化。     

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...     

基于改进A*算法的AGV路径规划

相对于传统的物流仓库来说, 现在很多的自动化仓库不再使用工人去分拣货物, 而是使用自动引导车完成货物的分拣, 将“从人到货”的工作模式变为“从货到人”, 这种工作模式的转变, 不仅解放了工人的劳动力, 同时还实现了自动化仓库的机械化与自动化的结合, 大幅度地提升工作效率. 自动引导车在自动化仓库分拣货物的过程中一个重要的环节就是路径规划问题. 针对仓库中自动引导车的路径规划问题, 对传统的A*算法提出改进. 传统A*算法规划出来的路线具有路径过长、转折角度较大、路径不够平滑的缺陷. 针对以上缺陷, 提出动态加权以及改变搜索邻域的方法对传统A*算法进行改进, 因此减少了搜索节点, 提高了搜索速度. 同时多次使用高阶贝塞尔曲线对改进后的A*算法规划出来的路线进行平滑处理, 减少了转折点. 最后进行3组仿真实验对比, 证实本文提出的改进是有参考价值的.     

基于节点优化的改进全局路径规划A*算法

目前越来越多的领域使用移动机器人代替人工工作。路径规划就是移动机器人正常工作的保障之一,A*算法就是一种路径规划算法。针对A*算法生成路径拐点多、路径较长的问题,提出了一种基于将搜索邻域扩大至5×5的随机数去除节点的改进A*算法。首先,将3×3的搜索邻域扩大至5×5,从而减少拐点个数,改善转折角度,去除冗余点;其次,引入一种随机数去除冗余节点的方法,该方法是通过随机连接节点判定其是否穿过障碍物来去除冗余节点,从而进一步去除A*算法路径列表的冗余点;最后,将改进的算法与A*算法在30×30的栅格地图中进行仿真比较,实验结果表明,改进的算法在多组路径中都有很好的优化效果,路径长度、运行时长和访问节点数分别平均减少了4.46%、24.83%和39.93%,从而有效改善A*算法生成拐点多、路径较长的问题。     

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...     

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。     

基于改进A*算法的移动机器人路径规划

为了解决较大场景下A^*寻路算法存在的内存开销大、计算时间长等问题,本文在A^*算法的基础上,结合跳点搜索算法,提出一种改进的A^*算法．该算法通过筛选跳点进行扩展,直到生成最终路径,扩展过程中使用跳点代替A^*算法中大量可能被添加到OpenList和ClosedList的不必要节点,从而减少计算量．为了验证改进A^*算法的有效性,分别在不同尺寸的2维栅格地图中进行仿真,仿真结果表明,相比A^*算法,改进A^*算法在寻路过程中扩展更少的节点,寻路速度更快,且加速效果随环境地图的增大更加明显．最后将改进A^*算法应用于移动机器人Turtlebot2进行对比实验．实验结果表明,在生成相同路径的基础上,改进A^*算法的寻路速度较A^*算法提高了约200%,能够满足移动机器人路径规划的要求．     

基于改进A*算法室内移动机器人路径规划

A*算法常用于二维地图的路径规划,但是在利用其进行室内移动机器人路径规划时,存在过多的冗余点和拐点,造成了内存消耗过大和路径不平滑。针对上述问题,提出了一种改进的A*算法。结合跳跃点搜索理论,利用先验信息,用选取的关键点代替了传统A*算法中Openlist和Closelist的点,减小了计算量,提高了运算速度。运用反向搜索策略,对路径进行二次规划,删除不必要的转折点,降低了路径长度。将路径在转折点处进行动态圆平滑处理,提高了路径的平滑性。为了验证改进A*算法的性能,将其应用于不同尺寸仿真栅格环境地图和处于真实室内环境的机器人中,实验结果表明,在相同环境下,改进算法相较于传统的A*算法,在运行时间、路径长度和平滑程度上均有明显的提高。     

应用于机器人路径规划的双向时效A*算法

针对时效A*算法为了大幅减少算法时间,导致路径规划长度增加和路径锯齿过多的问题,提出一种改进的双向时效A*算法,该方法将从起点和终点同时运行时效A*算法寻找路径,并采用多近邻栅格距离计算方案;同时,根据不同环境地图对传统A*算法、时效A*算法和双向时效A*算法运行结果进行对比研究及分析;最后,制定算法时间、路径长度两个指标来评判算法的优劣。实验结果显示,双向时效A*算法相对于传统A*算法,算法时间最大减少76.8%,相对于时效A*算法,时间最大减少55.4%,并解决了时效A*算法规划路径距离增加、路径不够平滑的问题。     

基于自适应启发函数和逆向寻优策略的改进 A* 移动机器人路径规划算法

移动机器人大多数情况都是在室外和室内障碍物环境下进行移动;因此,在这些障碍物环境中,高效率、短路径和少转折点的路径规划算法对移动机器人导航至关重要;针对在室外和室内障碍物环境下A^*算法无法同时保持高效率、短路径和少转折点的问题,提出了一种基于自适应启发函数和逆向寻优策略的改进A^*算法;通过增加自适应权重系数、引入父节点的影响力并对搜索方向进行筛选,减少了搜索面积,提高了搜索效率;采用逆向寻优策略对路径进行进一步优化,缩短了路径长度,减少了转折点数量;为了评估改进A^*算法的性能,在仿真实验中设置常见的室外和室内障碍物环境并与A^*算法对比;仿真实验结果表明,改进A^*算法在效率、路径长度和转折点数量方面具有显著优势,能够有效地应用于移动机器人的导航中。     

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A*改进算法的四向移动机器人路径搜索研究

在由栅格法构建的环境地图中,利用A*算法进行路径搜索时存在搜索范围广、搜索速度慢、路径曲折等问题.针对栅格地图及具有四向移动机器人的特点,从搜索方向、启发函数构建、机器人加减速以及转向成本等几个方面对A*算法进行研究和改进,提出一种基于启发信息的扩展节点算法,降低偏离最佳路径节点的扩展数量.改进后的A*算法平均可降低67.1%的搜索面积、49.2%的计算时长、24.9%的路径成本及减少51.1%的转向次数,提高了路径的搜索速度和平滑度.     

基于邻域拓展的静态路径规划A*算法研究

为了解决传统的A*算法搜索自由度低,规划出的路径长度长且转角大的问题,提出了一种改进的A*算法.改进算法将传统的8邻域搜索拓展到24邻域,并利用引导向量优化邻域数量,提升搜索效率;采用路径平滑算法消除路径中的冗余节点,优化平滑路径.在不同障碍率、不同栅格地图等12种模拟场景下的100次有效实验与真实地图下的20次有效实...     

基于WGAN-GP的搜索式路径规划算法

为了提升搜索式路径规划算法在C字型障碍中的探索效率,提出了一种基于对抗生成网络的A*算法。首先使用训练更为稳定的梯度惩罚Wasserstein对抗生成网络（WGAN-GP）生成存在可行路径的感兴趣区域;然后使用A*算法优先探索该区域,使得路径规划能够被有效引导;最终形成一条连续的路径。经过实验仿真验证,其相较于传统A*算法节约了31%的规划时间、减少了22.84%的探索空间,提升了路径规划算法的效率。实验结果表明,改进的A*算法具有较高的探索效率,能够更好地应用于机器人路径规划中。     

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。     

基于动态视场的深度启发改进3维A*算法

针对A*算法在山地场景下因启发函数建模不准确导致搜索效率低的问题, 提出基于动态视场的深度启发改进3维A*算法。该改进A*算法以一种深度启发网络构建启发函数模型, 并从泛化能力和建模精度两方面优化模型的性能。在提高泛化能力方面, 设计一种局部动态视场模型, 增强深度启发网络对关键地形信息的抓取能力, 进而使其适应各种不同地形场景; 在提高建模精度方面, 设计一种基于距离权重因子的损失函数模型, 缩小3维场景下深度启发网络对远距离路径的代价估计偏差。仿真实验表明, 所提出的算法相比于现有基于深度学习法改进的A*算法, 在3维场景下的路径代价预测精度平均提高45.2%, 平均搜索效率提升12.8%, 平均路径质量提升1.2%;对比现有基于经验建模法改进的A*算法, 搜索效率亦有明显提高。