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.     

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。     

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。     

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.     

基于插值A*算法的路径规划

提出一个基于插值的路径规划算法-插值A*.此算法可以在每个栅格路径代价不一致的情况下生成一条平滑路径.由于大多数基于栅格算法规划的路径只能从一个栅格中心到另一栅格中心,也就限制了路径的方向只能是倍数,所以所谓最优路径其实是次优的.插值A*算法在路径规划时,使用线形插值来计算出更精确的路径代价,由此产生更优路径.     

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．     

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。     

Bezier曲线与A~*算法融合的移动机器人路径规划

移动机器人路径规划一直是移动机器人领域里的重要技术问题。A*算法在最优路径搜索上有着比较成功的运用,但在栅格环境下的A*算法也存在着折线多、转折角度大等问题。在考虑移动机器人的实际工作环境及相关运动参数后,这些问题都将大大地影响移动机器人的工作效率。在对以上问题进行分析后提出了一种基于Bezier曲线与A*算法融合的方法来实现移动机器人的路径规划,再通过MATLAB、V-REP仿真工具来实现Bezier_A*融合算法与平滑A*算法及A*算法的对比。通过Bezier_A*融合算法使得机器人在工作中的寻优能力、路径规划效率都得到较大的提高。     

蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.移动机器人路径规划是一个多目标优化问题,由于避障定位要求,传统机器人路径规划优化方法存在算法复杂、搜索空间大和效率低等难题,难以获得最优解.为了提高机器路径规划的效率和定位准确性,提出了一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法.蚁群算法的路径规划方法首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后将机器人出发点作为蚁巢位置,路径规划最终目标点作为蚁群食物源,通过蚂蚁间相互协作找到-条避开障碍物的最优机器人移动路径.仿真实验结果证明,蚁群算法的路径规划方法提高了机器人路径规划的效率,能在最短时间找到机器人路径规划最优解,且能安全避开障碍物,为优化设计提供了依据.     

改进A*算法融合自适应DWA的移动机器人动态路径规划

为解决传统A*算法和传统动态窗口法（Dynamic window approach,DWA）在移动机器人路径规划中存在的问题,提出一种改进A*算法和改进DWA相结合的动态路径规划方法。首先,采用16邻域16方向的路径搜索方式扩大路径搜索视野,减少节点访问量和转角度数;其次,对启发函数进行优化,增强路径搜索的目的性;接着,采用冗余点删除策略,减少转折点数目,路径平滑度进一步提高,再使用B样条曲线对路径拐角进行处理,得到的路径较为平滑;然后,在DWA的评价函数中对障碍物进行分类并区别对待以及添加速度自适应因子,能够提高避障灵敏度;最后,通过与其他算法进行三部分仿真实验以及优先级策略仿真实验,验证改进A*算法的有效性和融合方法避障的优越性。     

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。     

未知环境下基于约束点的移动机器人路径规划

针对未知环境中障碍物种类多样性和位置不确定性的特点,提出了基于约束点的路径规划方法。首先对机器人在未知环境中检测到的局部障碍物信息进行分类和几何特征属性描述,得其约束点信息,然后引入改进后的A*算法,将其搜索范围局限于约束点上,计算约束点的评价函数值后得到子目标点,机器人到达子目标点后,若陷入死区,则采取回溯路径策略,重新选择子目标点,否则根据该点所属的障碍物种类采取跨越或绕行避障策略,最后移动机器人在未知环境中顺利到达目标点。仿真研究说明本文提出的路径规划方法具有可行性和有效性。     

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．     

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D^*算法的室内移动机器人路径规划

对于D^*算法,由于其本身存在一定的缺陷,例如,规划阶段的庞大计算量,所得路径转角相对较大、具有多次转弯数,且若目标点更换后,原有规划不宜再用,应再次作出规划等。因此,对此算法进行改进。基于沃罗诺伊路线图法,将目标环境分解为多个局部环境,选取局部路径目标点时,以局部环境关键节点为主,对于无用节点,采取舍弃操作。使D^*算法的改进基于两点,即子节点选定方式、启发函数的改进,同时最大程度确保路径平滑。仿真结果表明,在转角度数、转弯次数上均有优化,规划时间缩短,路径质量提高,适当保持与障碍物的距离,机器人执行任务的安全性得到保障。在目标点变更后,利用沃罗诺伊路径路线图,机器人以更小的计算量抵达新的目标点。     

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。