检索结果-内蒙古大学图书馆

上海电机学院学报 2023年第2期26卷 63-68页

作者：徐万福孙渊(指导) 马志鸿上海电机学院机械学院上海201306 上海船用曲轴有限公司综合管理部上海201111

针对传统A^(*)算法节点搜索范围小、方向大所导致的路径搜索效率不高的问题,提出了一种改进A^(*)算法。首先,该算法在扩展节点搜索范围的基础上,利用节点与目标点之间的方向信息并结合动态调整搜索区间的方法,在节点不陷入局部陷阱的前... 详细信息

针对传统A^(*)算法节点搜索范围小、方向大所导致的路径搜索效率不高的问题,提出了一种改进A^(*)算法。首先,该算法在扩展节点搜索范围的基础上,利用节点与目标点之间的方向信息并结合动态调整搜索区间的方法,在节点不陷入局部陷阱的前提下,合理地缩小了搜索区间;然后,提出了两种搜索策略,极大地减少了搜索节点的数量,提升了节点搜索的能力,并利用非线性反馈控制器对路径进行了后续的优化;最后,通过Matlab搭建模拟仿真环境完成实验。实验结果表明:所提出的改进A^(*)算法的搜索效率明显优于传统算法。

关键词：路径规划 A^(*)算法搜索策略非线性反馈控制器

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改进A^(*)算法的移动机器人路径规划设计

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天津职业技术师范大学学报 2022年第1期32卷 14-19页

作者：申瑞刘佳王梦园张运喜天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院天津300222 天津市信息传感与智能控制重点实验室天津300222

针对移动机器人在障碍物空间采用A^(*)算法进行路径规划时存在搜索效率低、冗余点和拐点等问题,设计一种基于A^(*)算法改进的有效路径规划算法。该算法采用精简搜索策略,减少无用子区间的搜索,节约搜索时间。同时根据当前点与目标点之... 详细信息

针对移动机器人在障碍物空间采用A^(*)算法进行路径规划时存在搜索效率低、冗余点和拐点等问题,设计一种基于A^(*)算法改进的有效路径规划算法。该算法采用精简搜索策略,减少无用子区间的搜索,节约搜索时间。同时根据当前点与目标点之间的相对位置与方向,采用不同的搜索区间,使得搜索更加具有方向性,提高了搜索效率。引入安全保护策略,设置移动机器人与障碍物之间的安全距离,避免二者发生碰撞,保证了移动机器人的安全性。使用路径平滑策略,减少了冗余点和拐点,改善了路径的平滑度。仿真结果表明:本文设计的改进A^(*)算法提高了搜索效率和安全性,且增加了平滑度。

关键词： A^(*)算法移动机器人路径规划

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基于改进A^*算法的无人配送车避障最优路径规划

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广东技术师范大学学报 2020年第3期41卷 1-8页

作者：陈荣军谢永平于永兴赵慧民卢旭陆许明广东技术师范大学计算机科学学院广东广州510665 中山大学花都科技研究院广东广州510006

针对无人配送车在特定应用场景下的全局路径规划问题,提出了一种改进的A^*算法.首先,根据无人配送车的运行环境,建立栅格地图,并使用基于八邻域搜索的A^*算法在栅格地图上规划起始点到目标点的路径;其次,在基于八邻域搜索A^*算法的基础... 详细信息

针对无人配送车在特定应用场景下的全局路径规划问题,提出了一种改进的A^*算法.首先,根据无人配送车的运行环境,建立栅格地图,并使用基于八邻域搜索的A^*算法在栅格地图上规划起始点到目标点的路径;其次,在基于八邻域搜索A^*算法的基础上,融入了一种适应无人配送车运行环境的多启发式搜索方法,使改进后的算法能够快速精确地规划出路径距离最优的初始路径;并进一步优化初始路径的转折线段为圆弧,最大限度地平滑路径;最后,改进A^*算法的路径生成机制,使规划生成的路径不会斜线经过障碍物的边界线,保证无人配送车安全有效地避开障碍物,到达目标点.仿真结果表明,该算法缩短了路径规划时间,同时转折线段优化为圆弧,生成的路径与障碍物始终保持至少半个栅格的最小安全距离,该研究对于无人配送车快速实现安全配送具有重要的理论价值和应用意义.

关键词：无人配送车全局路径规划 A^*算法栅格地图多启发式搜索

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基于改进A^(*)算法的物流无人机航迹规划研究

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软件导刊 2023年第11期22卷 123-128页

作者：陈继伟包长春赵子恒内蒙古工业大学航空学院内蒙古呼和浩特010051

针对A*算法在无人机物流配送环境下,路径规划存在地图庞大导致运算内存消耗大、计算时间长等问题,提出一种改进A*算法。该方法包括融入跳点搜索算法搜索策略、设计起点搜索方法、改进算法启发函数,通过构建不同尺寸的地图对A*算法、跳... 详细信息

针对A*算法在无人机物流配送环境下,路径规划存在地图庞大导致运算内存消耗大、计算时间长等问题,提出一种改进A*算法。该方法包括融入跳点搜索算法搜索策略、设计起点搜索方法、改进算法启发函数,通过构建不同尺寸的地图对A*算法、跳点搜索算法、改进A*算法进行仿真分析。结果表明,改进A*算法保持了A*算法的最优路径,搜索时间相较于A*算法平均减少90%,相较于跳点搜索算法平均减少55%,证实了改进A*算法的高效性和可行性。

关键词：物流配送路径规划 A^(*)算法跳点搜索算法最优路径

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基于地图服务器的群采摘机器人的A^(*)路径规划算法

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桂林电子科技大学学报 2021年第2期41卷 133-139页

作者：赵伦伍锡如桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

为解决群采摘机器人工作中存在的采摘区域大、地形多变、群机器人控制复杂等问题,提出一种基于地图服务器的群采摘机器人的A^(*)路径规划算法。通过地图服务器进行采摘地图分配,使用地图瓦片技术将大尺寸采摘地图切分为瓦片地图,采用K... 详细信息

为解决群采摘机器人工作中存在的采摘区域大、地形多变、群机器人控制复杂等问题,提出一种基于地图服务器的群采摘机器人的A^(*)路径规划算法。通过地图服务器进行采摘地图分配,使用地图瓦片技术将大尺寸采摘地图切分为瓦片地图,采用K均值算法对采摘区域进行划分,通过请求分配机制进行采摘区域地图组合和发布,在分配采摘地图的同时,限制群采摘机器人的工作范围。通过添加待遍历点列表,对传统A^(*)算法进行改进,实现区域地图内群采摘机器人路径规划。仿真实验结果表明,基于地图服务器的A^(*)算法寻路时间较传统A^(*)算法减少了13%,能够完成群采摘机器人在区域地图内的果树遍历,且能避免群采摘机器人工作中的运动干扰。

关键词：地图服务器群采摘机器人路径规划 A^(*)算法 K均值算法

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一种AGV路径规划的融合改进A^(*)算法

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四川轻化工大学学报（自然科学版） 2024年第1期37卷 71-78页

作者：赵云龙王新杰成奎唐林四川轻化工大学自动化与信息工程学院四川宜宾644000 宜宾学院三江人工智能与机器人研究院四川宜宾644000

针对传统的A^(*)算法路径规划出现的搜索效率低下、节点冗余且路径不平滑以及搜索路径无法保证最优等问题,提出了一种改进A^(*)算法与动态窗口法(DynamicWindow Approach,DWA)融合的实时路径规划算法。首先通过调整传统A^(*)算法启发式... 详细信息

针对传统的A^(*)算法路径规划出现的搜索效率低下、节点冗余且路径不平滑以及搜索路径无法保证最优等问题,提出了一种改进A^(*)算法与动态窗口法(DynamicWindow Approach,DWA)融合的实时路径规划算法。首先通过调整传统A^(*)算法启发式函数,安全扩展搜索领域,提高了路径规划的安全性和效率。其次通过垂距限制法剔除了扩展领域路径上的冗余节点并利用B曲线对路径进行优化,充分保障了自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)路径的平滑性。最后将改进A^(*)算法去除冗余节点的关键点作为DWa^*算法的目标点,融合算法能为AGV作业规划出一条基于全局最优的平滑路径。通过Matlab仿真实验验证了改进后的A^(*)算法和融合算法能够有效地实现动态避障和路径优化功能,改进融合算法相较于文献算法分别从路径规划时间和路径长度等方面减少了5.96%和8.93%,并在动态环境中验证了动态避障能力。

关键词：自动导引车路径规划动态窗口法 A^(*)算法融合算法

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基于A^(*)与DWa^*算法的混合路径规划算法研究

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吉林大学学报（信息科学版） 2022年第1期40卷 132-141页

作者：李森杰郑洪瀛杨超武畅王红波吉林大学电子科学与工程学院长春130012

为使移动机器人能在各种环境中高效工作,需要根据实际的地形选择合适的路径规划算法。为此,使用A^(*)与DWA(Dynamic Window Approach)算法结合的混合路径规划算法,在仿真环境下搭建U型、 S型、 L型、狭窄通道型4种典型地形进行寻路实验... 详细信息

为使移动机器人能在各种环境中高效工作,需要根据实际的地形选择合适的路径规划算法。为此,使用A^(*)与DWA(Dynamic Window Approach)算法结合的混合路径规划算法,在仿真环境下搭建U型、 S型、 L型、狭窄通道型4种典型地形进行寻路实验,同时改进了建图的权重递归公式消除对前一时刻数据依赖,提高了算法效率。结果表明,该混合路径规划算法相较于单一算法具有较快的寻路速度和良好的避障能力,其在L型地形下的寻路速度最快,在U型地形和S型地形下则速度较慢。

关键词：路径规划 A^(*)算法 DWa^*算法移动机器人

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基于深度学习和A^(*)算法的智能车路径规划研究

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汽车实用技术 2023年第15期48卷 87-94页

作者：梁超江苏安全技术职业学院江苏徐州221000

针对智能车路径规划问题,文章提出了一种基于深度学习和A^(*)算法的新方法。通过将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)结合,实现了对复杂环境中最短路径的准确预测。通过在三种不同地形环境下进行实验,文章验证了该方法的有效性... 详细信息

针对智能车路径规划问题,文章提出了一种基于深度学习和A^(*)算法的新方法。通过将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)结合,实现了对复杂环境中最短路径的准确预测。通过在三种不同地形环境下进行实验,文章验证了该方法的有效性和性能优势。结果表明,该方法在路径规划时间、寻路时间、路径长度和平均速度等方面均取得了显著改进。这一研究成果对于智能车辆的自主导航和路径规划具有重要意义,并为进一步探索基于深度学习和A^(*)算法的智能车路径规划提供了新的思路和方法。

关键词：深度学习 A^(*)算法路径规划智能车

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基于改进A^(*)算法的遥控水下机器人路径规划

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工业仪表与自动化装置 2023年第3期 75-79,121页

作者：高英剑郭平沈阳化工大学信息工程学院辽宁沈阳110142

针对传统的A^(*)算法在遥控水下机器人(Remotely Operated Vehicle,ROV)路径规划过程中表现出的效率慢、规划时间长,安全性差,生成的路径不平滑的问题,提出了一种优化的A^(*)算法。首先,根据环境障碍物的比例自适应改变评价函数的权重,... 详细信息

针对传统的A^(*)算法在遥控水下机器人(Remotely Operated Vehicle,ROV)路径规划过程中表现出的效率慢、规划时间长,安全性差,生成的路径不平滑的问题,提出了一种优化的A^(*)算法。首先,根据环境障碍物的比例自适应改变评价函数的权重,缩短路径规划的时间。其次,考虑到ROV的自身体积,在部分路径存在安全性问题,对该部分路径处的障碍物进行膨胀处理,保证路径的安全性和可行性。最后,通过3次均匀B样条曲线的方式消除不必要的拐点,同时使拐点处的转动更加平缓,提高路径的平滑度,更加符合ROV的运动特性。仿真结果表明,改进后的算法较传统A^(*)算法搜索速度平均增快了53%,路径更加平缓,安全性也更高,更贴合ROV的实际运动。

关键词：遥控水下机器人路径规划 A^(*)算法 B样条曲线

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A^＊算法在物理视图维护中的应用

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计算机应用与软件 2000年第2期17卷 36-40,44页

作者：方盛禅马继军楼荣生复旦大学计算机科学系上海200433

数据仓库是集中了多个远地数据源数据复本的单一数据库，包含有基本关系和物理存储的视图。数据源数据的变化会导致数据仓库中数据不一致，维护视图和基本关系的一致增加了额外的维护代价。有选择地存储一些视图和索引是降低维护成本的... 详细信息

数据仓库是集中了多个远地数据源数据复本的单一数据库，包含有基本关系和物理存储的视图。数据源数据的变化会导致数据仓库中数据不一致，维护视图和基本关系的一致增加了额外的维护代价。有选择地存储一些视图和索引是降低维护成本的有效途径。本文讨论视图索引地选择问题，通过例子提出了利用Ａ＾＊算法寻找最优解的算法。

关键词：数据库数据仓库 A^*算法物理视图维护

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