检索结果-内蒙古大学图书馆

传感器与微系统 2024年第12期43卷 145-149页

作者：姜新波王孟微杨春梅姜博文东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨东安汽车发动机制造有限公司黑龙江哈尔滨150060

针对丘陵山区果园喷雾机器人作业路径覆盖率低、平滑性差和避障能力弱的问题,提出一种融合改进A^(*)和人工势场(APF)算法的路径规划算法。通过优化A^(*)算法估值函数、引入中间节点和非均匀三次样条插值法,实现全局路径规划;并通过修正... 详细信息

针对丘陵山区果园喷雾机器人作业路径覆盖率低、平滑性差和避障能力弱的问题,提出一种融合改进A^(*)和人工势场(APF)算法的路径规划算法。通过优化A^(*)算法估值函数、引入中间节点和非均匀三次样条插值法,实现全局路径规划;并通过修正引力势场函数和融合模拟退火算法,增强APF法的避障能力;提取全局路径关键点作为子目标点,采用APF算法进行二次规划。结果表明:融合算法保证了路径规划的全局最优和平滑性,实现了动态避障。

关键词：果园喷雾机器人 A^(*)算法人工势场法路径规划算法融合算法

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A^＊算法在数据广播中的应用与实现

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计算机工程与设计 2008年第5期29卷 1188-1191,1202页

作者：邵雄凯刘硕湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068

在移动数据库的数据广播中,如何最大限度地降低数据项的平均期望访问时间是一个重要的研究方向。介绍了两种传统的Flat算法和算法,并分析了它们的特点和不足。在以上两种算法的基础上,引入人工智能理论中的a^*算法并加以改进,同时结合-剪... 详细信息

在移动数据库的数据广播中,如何最大限度地降低数据项的平均期望访问时间是一个重要的研究方向。介绍了两种传统的Flat算法和算法,并分析了它们的特点和不足。在以上两种算法的基础上,引入人工智能理论中的a^*算法并加以改进,同时结合-剪枝技术,使之更适合于解决数据广播调度问题。通过仿真实验表明,在降低平均访问时间方面,a^*算法是个不错的选择。

关键词：数据广播 A^*算法移动数据库移动计算 α-β剪枝

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基于改进A^*算法的一种智能车路径规划方法

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科学技术与工程 2020年第27期20卷 11161-11165页

作者：荆学东陈亚楠上海应用技术大学机械工程学院上海201418

轨迹规划是智能车安全行驶的关键技术。基于A^*算法在复杂地图轨迹规划耗时长、拐点多等问题,提出了一种基于图论及几何方法的改进A^*算法的避障与导航方法。该方法在传统A^*算法的基础上结合图论进行路径规划,同时剔除路径中冗余节点,... 详细信息

轨迹规划是智能车安全行驶的关键技术。基于A^*算法在复杂地图轨迹规划耗时长、拐点多等问题,提出了一种基于图论及几何方法的改进A^*算法的避障与导航方法。该方法在传统A^*算法的基础上结合图论进行路径规划,同时剔除路径中冗余节点,并采用Labview进行具体的仿真实验来验证轨迹规划算法的性能。结果表明:该改进算法在复杂环境中仍能有效找到距离短且平滑路径,提高了智能车的运行效率降低了能耗,可用于实际的智能车安全行驶管理中。

关键词：路径规划图论 A^*算法仿真模拟实验

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基于改进A^*算法的移动机器人路径规划方法

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计算机应用研究 2020年第S01期37卷 118-119页

作者：陈靖辉崔岩刘兴林李育强五邑大学智能制造学部广东江门529000

首先分析了A~*算法在运行过程中存在多条对称性的路径、扩展节点多等问题,指出使用定向搜索的方法减少A*算法生成并扩展的节点数量。通过消除对称路径,大量减少添加进openlist和closedlist中的扩展节点,极大地提高了搜索效率。最后使用... 详细信息

首先分析了A~*算法在运行过程中存在多条对称性的路径、扩展节点多等问题,指出使用定向搜索的方法减少A*算法生成并扩展的节点数量。通过消除对称路径,大量减少添加进openlist和closedlist中的扩展节点,极大地提高了搜索效率。最后使用不同地图进行实验,以验证改进后的算法性能。实验结果表明提出的定向搜索策略不仅是一个简单的策略,而且还是一个高效的策略。该方法是快速的、最优的,不需要提前处理任何信息,也不需要额外的存储空间,路径结果相较于传统算法更加平滑。

关键词： A^*算法定向搜索路径规划对称路径

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考虑可定位性的改进型A^(*)路径规划算法

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机床与液压 2021年第23期49卷 13-17页

作者：高扬李鵾鹏刘佳浩汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室陕西西安710054

在路径规划时,为使机器人具有高精度定位能力,应考虑可定位性对规划路径的影响。在经典A^(*)路径规划算法基础上,提出一种改进型A^(*)路径规划方法,在搜索路径过程中考虑可定位性。引入克拉美-罗下界预测任一栅格定位方差的上界,将方差... 详细信息

在路径规划时,为使机器人具有高精度定位能力,应考虑可定位性对规划路径的影响。在经典A^(*)路径规划算法基础上,提出一种改进型A^(*)路径规划方法,在搜索路径过程中考虑可定位性。引入克拉美-罗下界预测任一栅格定位方差的上界,将方差上界转化为定位信息熵描述可定位性。设计全新的代价函数,将可定位性纳入其中以综合评估搜索路径。结果表明:与经典A^(*)算法相比,改进方法所得路径能成功避开可定位性差的区域,使路径规划结果具有更高的实用性。

关键词：可定位性路径规划 A^(*)算法代价函数

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一种基于时间和路径双重优化的改进A^(*)算法

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制造业自动化 2023年第12期45卷 173-177页

作者：刘威储春华肖明伟海南大学机电工程学院海口570228

针对A^(*)算法在自动导引车(AGV)路径规划时存在的搜索效率较低,以及使用曼哈顿距离作为启发函数时由于仅能向上下左右四个方向移动而导致最终规划出的路径总代价较大等问题,提出一种可实现搜索时间和规划路径双重优化的改进A^(*)算法... 详细信息

针对A^(*)算法在自动导引车(AGV)路径规划时存在的搜索效率较低,以及使用曼哈顿距离作为启发函数时由于仅能向上下左右四个方向移动而导致最终规划出的路径总代价较大等问题,提出一种可实现搜索时间和规划路径双重优化的改进A^(*)算法。首先,在初始化栅格地图时引入代价因子,同时在代价估计函数中引入代价系数,通过选取适当数值可在保持路径方向不变的前提下大量减少搜索节点数,有效提高路径规划效率。然后,通过消除传统A*算法规划出的路径中拐点,对规划出的路径进行优化,减少最终路径代价的同时可提高AGV运动安全性。最后,在MATLAB中对所提算法进行仿真,结果证实了所提算法相对传统A^(*)算法能缩短路径搜索时间和减小路径代价,整体提高了AGV的路径规划效率。

关键词：自动导引车(AGV) A^(*)算法路径规划时间优化路径优化

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基于改进A^(*)算法的AGV路径规划研究

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现代制造工程 2021年第10期 60-64页

作者：孔慧芳盛阳合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009

针对传统A^(*)算法在AGV路径规划中存在遍历节点数和转弯次数较多问题,提出一种基于启发函数改进A^(*)算法。该算法采用加权曼哈顿距离作为启发函数,使得距离估计成本更接近最短距离,以减少算法遍历节点数;另外,在算法启发函数中引入转... 详细信息

针对传统A^(*)算法在AGV路径规划中存在遍历节点数和转弯次数较多问题,提出一种基于启发函数改进A^(*)算法。该算法采用加权曼哈顿距离作为启发函数,使得距离估计成本更接近最短距离,以减少算法遍历节点数;另外,在算法启发函数中引入转弯修正代价参数,从而减少路径转弯次数。MATLAB软件仿真实验结果表明,较传统A^(*)算法,基于启发函数改进A^(*)算法在AGV路径规划中能有效减少遍历节点数和路径转弯次数,提高AGV路径规划中路径搜索效率和路径平滑性。

关键词：自动导引小车 A^(*)算法路径规划启发函数

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基于A^(*)算法与组合函数的分拣机械臂轨迹规划

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组合机床与自动化加工技术 2023年第12期 25-29页

作者：王成军姚星宇杨林丁凡安徽理工大学人工智能学院淮南232001 安徽理工大学机械工程学院淮南232001

为提高常用铸件分拣机械臂路径较长、工作效率低、轨迹与加速度不平滑的问题,提出一种将a^*算法和组合函数相融合的轨迹规划方法。根据Modified DH法对铸件分拣机械臂进行正运动学分析与计算,采用代数法求解机械臂逆解。通过设置A^(*)算... 详细信息

为提高常用铸件分拣机械臂路径较长、工作效率低、轨迹与加速度不平滑的问题,提出一种将a^*算法和组合函数相融合的轨迹规划方法。根据Modified DH法对铸件分拣机械臂进行正运动学分析与计算,采用代数法求解机械臂逆解。通过设置A^(*)算法中启发式函数,使其带有一定方向遍历路径点,寻找最优最短路径,对折线路径轨迹采用三次均匀B样条曲线平滑,得到了光滑轨迹图。为保证加速度、速度平滑性,设计了一种将矩形函数和摆线函数相结合的组合函数,推导了其角位移、角速度、角加速度函数表达式。通过MATLAB仿真模拟得到的五次多项式插值的关节运动学曲线,并与所设计函数曲线对比分析,仿真结果表明所设计的组合函数更加平稳,且角加速度极值被限定,降低了一定程度的机械冲击和振动,确保机械臂工作平稳。

关键词：铸件分拣机械臂运动学 A^(*)算法 B样条组合函数轨迹规划

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基于改进A^(*)算法的移动机器人的路径规划

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制造技术与机床 2024年第6期 33-36,73页

作者：蒋承杰朱华谢瑶汪红星南京航空航天大学航空航天结构力学及控制全国重点实验室江苏南京210016

因为传统A^(*)算法规划移动机器人的行驶路径,存在寻路时间较长、算法遍历节点数和路径转折次数较多等问题,为此提出了一种改进A^(*)算法。首先,计算移动机器人周围环境中障碍物所占比例,利用环境障碍率来改变启发函数在不同环境下的权... 详细信息

因为传统A^(*)算法规划移动机器人的行驶路径,存在寻路时间较长、算法遍历节点数和路径转折次数较多等问题,为此提出了一种改进A^(*)算法。首先,计算移动机器人周围环境中障碍物所占比例,利用环境障碍率来改变启发函数在不同环境下的权重;其次,通过关键点选择策略,删除路径中冗余节点和转折点;然后,优化open表中节点数目,删除表中早期加入的节点和估值较大的节点;最后,在Matlab中的仿真实验显示,2种不同实验环境下,与传统A^(*)算法相比,改进A^(*)算法的路径规划时间分别缩短了57.14%和55.56%,转折次数分别减少了37.5%和50%,遍历节点数分别减少了57.46%和76.19%,路径长度分别减少了0.003%和0.04%。实验证明,改进的A^(*)算法可有效缩短路径规划的时间、路径的转折次数和算法遍历节点数。

关键词：移动机器人路径规划 A^(*)算法栅格地图

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多因素A^(*)蚁群算法的机器人路径规划

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组合机床与自动化加工技术 2022年第8期 21-25页

作者：徐劲力柳佳司马立萱武汉理工大学机电工程学院武汉430070

针对蚁群算法在静态环境下全局路径规划存在迭代稳定次数过多、求解目标单一等问题,提出一种多因素A^(*)蚁群算法。通过栅格法搭建机器人工作地图,并规定行进方式以保证路线的安全性;利用改进A^(*)算法得到的路径设定地图的初始信息素,... 详细信息

针对蚁群算法在静态环境下全局路径规划存在迭代稳定次数过多、求解目标单一等问题,提出一种多因素A^(*)蚁群算法。通过栅格法搭建机器人工作地图,并规定行进方式以保证路线的安全性;利用改进A^(*)算法得到的路径设定地图的初始信息素,降低蚁群算法前期搜索盲目性;引入路径的转弯次数、颠簸程度作为蚁群选择道路的考量因素,避免路径规划以距离作为唯一目的,以满足机器人的实际工作需求;引入启发函数动态调节因子,让启发函数的作用随着迭代次数增加而减弱,避免蚁群算法陷入局部最优。仿真实验表明,改进算法迭代次数减少,且路径综合性能指标优于对比文献算法和传统算法。

关键词： A^(*)算法蚁群算法多因素机器人路径规划

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