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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* 相似文献
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