融合环境信息和运动约束的改进A*算法研究

摘要：

标准A*算法存在着无法考虑移动机器人运动特性及处理后的路径不利于移动机器人运动等问题.针对这一问题提出了一种新改进A*算法,通过环境信息引入障碍物权重系数来改进算法的启发函数并进行全局路径规划;优化搜索节点的选取方式和设定障碍物与路径之间的安全距离;基于对移动机器人的运动特性的考虑优化其路径,并在不同环境地图中与其他算法进行仿真实验对比分析.相关实验表明:基于新改进A*算法规划的路径始终与障碍物保持一定的安全距离;改进A*算法在时间上相比标准A*算法平均减少了80％,路径长度平均减少了2％,路径转角平均降低了82％.改进后算法相比其他算法在时间、搜索节点以及平滑度上有很大的改进,融合机器人环境信息和运动特性的规划路径算法可为移动机器人的路径规划提供一种新的方法.

关键词：改进A*算法、Floyd算法、移动机器人、运动特性、路径规划

所属期刊栏目：58

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：山西省高等学校科技创新项目;中北大学科学研究基金;晋财教号第三批博士科研启动费.

在线出版日期：2022-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：311-317