检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第5期61卷 309-322页

作者：郭聚刚于军琪冯春勇王凯陈易圣董振平西安建筑科技大学建筑设备科学与工程学院西安710055 西安建筑科技大学机电学院西安710055 西安建筑科技大学土木工程学院西安710055

针对机器人在非结构化和不平整地形的路径规划问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的全局路径规划方法。改进A^(*)算法引入双向搜索策略以提高算法计算速度。通过路径节点过滤克服了双向搜索策略带来的问题并减少了关键节点的数量,增加坡... 详细信息

针对机器人在非结构化和不平整地形的路径规划问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的全局路径规划方法。改进A^(*)算法引入双向搜索策略以提高算法计算速度。通过路径节点过滤克服了双向搜索策略带来的问题并减少了关键节点的数量,增加坡度约束降低了机器人的爬坡角度和侧倾角度,提高了规划路径的安全性,通过Bézier曲线拟合路径使其变得光滑,更有利于机器人的运动控制。在不同地形和障碍密度的高程图上进行实验,验证了改进的有效性。实验结果表明,与传统A^(*)算法相比,改进A^(*)算法在路径长度增加14.6%至37.84%的情况下,计算时间减少了71.05%至82.90%,关键节点数量减少了51.94%至70.53%,并且爬坡角度和侧倾角度显著减少,路径更加平滑。因此,该方法在提高效率的同时能够在非结构化和不平坦的地形下生成安全可靠的路径。

关键词：路径规划不平坦地形改进A^(*)算法移动机器人

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融合改进A^(*)算法与动态窗口法的机器人路径规划

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机械科学与技术 2025年第3期44卷 496-504页

作者：滕景佳毛建中湖南大学机械与运载工程学院长沙410082

针对传统A*算法在大规模复杂环境下存在搜索效率低、生成路径冗余点多且避障性能差的问题,本文提出一种融合改进A*与动态窗口法的机器人路径规划算法。针对传统A*算法搜索效率较低的问题,引入双向搜索机制,减少搜索节点,改进评价函数,... 详细信息

针对传统A*算法在大规模复杂环境下存在搜索效率低、生成路径冗余点多且避障性能差的问题,本文提出一种融合改进A*与动态窗口法的机器人路径规划算法。针对传统A*算法搜索效率较低的问题,引入双向搜索机制,减少搜索节点,改进评价函数,提高算法的运行效率;针对冗余点多的问题,本文提出连线障碍点判断方法,并结合关键点选取策略,能够有效剔除路径上的冗余节点,优化全局路径;最后,从起始点开始,以优化后全局路径上的关键点为局部目标,分段使用动态窗口法进行路径规划,确保机器人能够实时避障,最终安全到达目标点。仿真实验结果表明:该文所提融合算法在复杂动态环境环境中能够有效对移动机器人进行路径规划。

关键词：路径规划改进A^(*)算法全局最优路径动态窗口法

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基于障碍密度优先策略改进A^(*)算法的AGV路径规划

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郑州大学学报(工学版) 2025年第2期46卷 26-34页

作者：陈一馨段宇轩刘豪谭世界郑天乐长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室陕西西安710064

针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,... 详细信息

针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,用于更准确地估计当前节点到目标节点的实际代价;其次,采用动态邻域搜索策略提高算法的搜索效率和运行效率;最后,通过冗余节点处理策略减少路径拐点和删除冗余节点,得到只包含起点、转折点以及终点的路径。采用不同尺寸和复杂度的栅格环境地图进行仿真实验,结果表明:所提改进A^(*)算法与传统A^(*)算法以及其他改进的A^(*)算法相比,路径长度分别缩短了4.71%和2.07%,路径拐点数量分别减少了45.45%和20.54%,路径存在节点分别减少了82.24%和62.45%。

关键词：路径规划栅格地图改进A^(*)算法启发函数动态邻域搜索冗余节点优化

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基于双向搜索改进A^(*)算法的无人艇全局路径规划

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舰船科学技术 2025年第5期47卷 97-102页

作者：梅梦磊陈顺洪菅永坤白立武警海警学院航海系浙江宁波315801 广州船舶及海洋工程设计研究院广东广州510250

为解决传统A^(*)算法搜索效率低、路径拐点多、贴近障碍物等问题,结合无人艇特性,提出一种改进A^(*)算法。首先,引入人工势场法对评价函数进行改进,考虑障碍物斥力场的影响,提高路径安全性;其次,通过改进节点遍历方式和双向搜索机制减... 详细信息

为解决传统A^(*)算法搜索效率低、路径拐点多、贴近障碍物等问题,结合无人艇特性,提出一种改进A^(*)算法。首先,引入人工势场法对评价函数进行改进,考虑障碍物斥力场的影响,提高路径安全性;其次,通过改进节点遍历方式和双向搜索机制减少搜索节点,提高路径规划速度;最后,对生成路径进行二次优化,删除冗余节点,提升路径平滑性。仿真结果表明,开阔水域场景下改进A^(*)算法在安全性、路径长度、路径平滑性、规划速度方面均有较大提升;岛礁区场景下改进A^(*)算法虽然在路径长度上有所牺牲,但安全性、路径平滑性、规划速度方面具有明显优势。研究成果可为无人艇全局路径规划问题研究提供一定的参考。

关键词：路径规划改进A^(*)算法斥力场双向搜索

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基于改进A^(*)算法的消毒机器人全覆盖路径规划

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机器人技术与应用 2025年第2期 27-32页

作者：鲜浩邵慧超石浩德邵延华常志远楚红雨西南科技大学信息工程学院四川绵阳621000 立得空间信息技术股份有限公司武汉430070

针对消毒机器人在室内作业时路径规划短的问题,本文提出了一种全覆盖改进A^(*)算法。首先,在启发函数中加入变规则函数并动态更新权重,以增加消毒覆盖率。其次,提出一种改进双向搜索策略,通过引入导向因子和相遇代价函数提高搜索速度和... 详细信息

针对消毒机器人在室内作业时路径规划短的问题,本文提出了一种全覆盖改进A^(*)算法。首先,在启发函数中加入变规则函数并动态更新权重,以增加消毒覆盖率。其次,提出一种改进双向搜索策略,通过引入导向因子和相遇代价函数提高搜索速度和相遇概率。然后,引入三阶贝塞尔曲线处理生成路径,减少路径生成拐点,提高路径平滑性。最后,消融实验表明,变规则后路径规划长度增加224%,政进双向搜索后时间缩短37.2%;模拟教室场景实验表明,在3种不同的实验场景中,与传统A*算法相比,改进算法路径规划长度分别增加了616%、223%和261%,可以更好地覆盖室内消毒区域。

关键词：消毒机器人路径规划改进A^(*)算法双向搜索导向因子三阶贝塞尔曲线

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基于改进A^(*)算法的机器人路径规划

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兰州工业学院学报 2025年第1期32卷 103-106页

作者：苏畅张曼安徽理工大学机电工程学院安徽淮南232000

针对经典A^(*)算法对于喷射混凝土机器人在煤矿巷道作业中存在求解路径容易转向、轨迹耗时长、搜索节点多、路径转折安全性能低等路径规划问题,提出一种改进的A^(*)算法。首先对启发函数权重优化,然后删除冗余节点,最后通过三次B样条曲... 详细信息

针对经典A^(*)算法对于喷射混凝土机器人在煤矿巷道作业中存在求解路径容易转向、轨迹耗时长、搜索节点多、路径转折安全性能低等路径规划问题,提出一种改进的A^(*)算法。首先对启发函数权重优化,然后删除冗余节点,最后通过三次B样条曲线法降低喷浆机器人的路径转折角度,增加机器人工作的安全性。仿真结果表明:与现有算法相比,所提方案寻路时间节省了30%左右,平均节点个数减少了39%左右。

关键词：路径规划改进A^(*)算法喷浆机器人评价函数

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基于气象环境下改进A^(*)算法的船舶实时航线规划

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自动化与仪表 2025年第3期40卷 54-58页

作者：薛刚张志安胡琼南京理工大学机械工程学院南京210094 中国船舶科学研究中心无锡214082

为提升船舶在复杂风浪环境中航行的安全性和效率,研究设计了一种基于气象环境下改进A^(*)算法的船舶实时动态航线规划方法。从限制搜索方向、优化启发式函数和路径平滑处理方面对A^(*)算法进行改进,并依据风浪对船速的影响,设计最短航... 详细信息

为提升船舶在复杂风浪环境中航行的安全性和效率,研究设计了一种基于气象环境下改进A^(*)算法的船舶实时动态航线规划方法。从限制搜索方向、优化启发式函数和路径平滑处理方面对A^(*)算法进行改进,并依据风浪对船速的影响,设计最短航时航线,利用ERA5获取风浪信息进行仿真实验,结果表明改进后的优化航线,算法效率提升24.3%,有效避开台风区域,在航行时间、速度稳定性和安全性方面均优于其他航线,具有显著的优越性,对于提升海上交通安全具有十分重要的意义。

关键词：气象环境动态航线改进A^(*)算法最短航时跨海航行

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IPA-A^(*):带有理想路径面积约束的改进A^(*)算法

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软件导刊 2025年第4期24卷 75-80页

作者：曹一波杨正东范敬文赵佳恒华南师范大学软件学院广东佛山538200

在已知环境中规划最优可行路径仍是自主移动机器人领域一个具有挑战性的问题。传统的A^(*)算法是在全局路径规划领域使用最广泛且知名度最高的算法之一。然而,传统的A^(*)算法存在一些局限性。例如,由于在大规模地图上进行了过多的节点... 详细信息

在已知环境中规划最优可行路径仍是自主移动机器人领域一个具有挑战性的问题。传统的A^(*)算法是在全局路径规划领域使用最广泛且知名度最高的算法之一。然而,传统的A^(*)算法存在一些局限性。例如,由于在大规模地图上进行了过多的节点探索,可能导致计算成本过高。此外,即使考虑运行时优化,其也可能生成过于靠近障碍物的路径,并且不能有效地与局部路径规划算法如动态窗口法(DWA)集成。因此,提出一种改进的A^(*)算法,称为理想路径区域A^(*)算法(IPA-A^(*))。IPA-A^(*)算法通过将理想区域约束纳入传统的启发式搜索函数,解决了过度且不必要的节点探索问题。为了评估其性能,将IPA-A^(*)算法与全局路径规划领域广泛使用的3种算法进行了比较,包括Dijkstra算法、最佳优先搜索(BFS)算法和传统的A^(*)算法。在3种不同复杂程度的地图上进行的仿真实验结果表明,与上述算法相比,IPA-A^(*)算法探索的节点数量、生成路径长度与搜索耗时均显著减少。

关键词：改进A^(*)算法动态窗口法路径规划移动机器人

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基于层次分析法和改进A^(*)算法的电力应急机器人路径规划

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电力系统保护与控制 2021年第9期49卷 82-89页

作者：路永鑫魏云冰赵启承李思成上海工程技术大学上海201620 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院浙江杭州310014

电力应急机器人能够替代人工进入电力危险场景进行应急抢险作业,机器人路径规划的合理性对其作业的时效性与准确性有很大影响。提出一种层次分析法、改进A^(*)算法和梯度下降法相结合的应急机器人路径规划方法。首先通过层次分析法选定... 详细信息

电力应急机器人能够替代人工进入电力危险场景进行应急抢险作业,机器人路径规划的合理性对其作业的时效性与准确性有很大影响。提出一种层次分析法、改进A^(*)算法和梯度下降法相结合的应急机器人路径规划方法。首先通过层次分析法选定复杂场景中的作业目标,然后结合危险源风险曲线函数和机器人防护阈值对A^(*)算法的代价函数进行改进,实现注重风险的全局路径规划,再基于梯度下降法完成运动过程中的局部动态路径规划。仿真表明,该方法能够自主选择作业目标,规避作业风险并快速抵达目标,有效提升电力应急作业的时效性和安全性。

关键词：电力应急机器人路径规划层次分析法改进A^(*)算法梯度下降法

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融合改进A^(*)算法和优化动态窗口法的路径规划

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计算机集成制造系统 2024年第1期30卷 184-195页

作者：邹文韩丙辰李鹏飞田剑锋太原师范学院计算机系山西晋中030619 太原师范学院物理系山西晋中030619

针对传统A^(*)算法在栅格数量较多时存在折点多、耗时长,以及动态窗口法在复杂环境下灵活性差的问题,提出一种融合改进A^(*)算法和优化动态窗口法的路径规划算法。首先,在传统栅格地图上建立一层粒度值更大的拓扑层地图,接着将拓扑层规... 详细信息

针对传统A^(*)算法在栅格数量较多时存在折点多、耗时长,以及动态窗口法在复杂环境下灵活性差的问题,提出一种融合改进A^(*)算法和优化动态窗口法的路径规划算法。首先,在传统栅格地图上建立一层粒度值更大的拓扑层地图,接着将拓扑层规划出的路径在栅格地图上进行优化,删除冗余节点、提高路径平滑度。通过增加机器人在不同场景下的运动状态来优化动态窗口法。最后,将全局规划的关键点作为局部规划的临时目标点,实现两种算法的融合。通过对比试验,证明融合算法不仅保证了全局路径较优而且减少了折点数、耗费时间,还提高了机器人在动态环境下路径的平滑度和灵活性。

关键词：移动机器人路径规划改进A^(*)算法优化动态窗口法

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