检索结果-内蒙古大学图书馆

机电技术 2022年第5期45卷 33-35页

作者：应泽光何琪浙江国际海运职业技术学院浙江舟山316021

针对在复杂环境水域中,无人艇的航路规划出现转折点较多、部分路径与障碍物距离过近等问题,文章提出了一种基于改进A^(*)算法的路径规划方法。通过设置艇体安全距离和添加障碍物影响因子优化栅格地图,解决了传统A^(*)算法规划航线与危... 详细信息

针对在复杂环境水域中,无人艇的航路规划出现转折点较多、部分路径与障碍物距离过近等问题,文章提出了一种基于改进A^(*)算法的路径规划方法。通过设置艇体安全距离和添加障碍物影响因子优化栅格地图,解决了传统A^(*)算法规划航线与危险区域距离过近的问题;通过Floyd算法去除路径点队列中的冗余节点,减少了航线转折点,缩短了航线长度。实验结果表明:改进后的A^(*)算法具有规划路径距离更短、航线更平滑、路径安全性更高的优势。

关键词： A^(*)算法路径规划栅格法无人艇 Floyd

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融合改进A^(*)与DWa^*算法的医用配送机器人路径规划

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自动化应用 2023年第11期64卷 19-23页

作者：付子聪王丰华北理工大学机械工程学院河北唐山063210

在医院复杂环境下利用传统A^(*)算法规划路径存在不能躲避动态障碍物、冗余点多、搜索效率低下且路径不平滑的缺点,为此,本文提出融合改进A^(*)与DWa^*算法的医用配送机器人路径规划方法。将A^(*)算法的8个搜索方向改为5个,有效减少了A^(*... 详细信息

在医院复杂环境下利用传统A^(*)算法规划路径存在不能躲避动态障碍物、冗余点多、搜索效率低下且路径不平滑的缺点,为此,本文提出融合改进A^(*)与DWa^*算法的医用配送机器人路径规划方法。将A^(*)算法的8个搜索方向改为5个,有效减少了A^(*)算法所遍历的路径点;通过删减冗余点不仅提高了机器人的搜索效率,还增加了路径的平滑度。仿真结果表明,融合改进A^(*)与DWa^*算法的搜索效率比传统A^(*)算法提升了30%,搜索节点数减少了58%,且能安全地躲避动态障碍物。

关键词： A^(*)算法 DWa^*算法动态障碍物医用配送机器人路径规划

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基于A^(*)算法的农机作业区域全覆盖路径规划

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中国设备工程 2024年第21期 133-135页

作者：孟祥云张清妹张梦君徐召冉杨立洁中国电信邯郸分公司河北伟积电气有限公司河北工程大学机械学院河北邯郸056038

田园管理机是一种适合在丘陵坡地和小块地作业的小型农机,通过无人驾驶技术让田园管理机进行田间作业可以显著提升作业效率,降低作业成本,减轻劳动强度。全覆盖路径规划是实现田园管理机无人驾驶的关键技术,本文采用栅格法对农田作业环... 详细信息

田园管理机是一种适合在丘陵坡地和小块地作业的小型农机,通过无人驾驶技术让田园管理机进行田间作业可以显著提升作业效率,降低作业成本,减轻劳动强度。全覆盖路径规划是实现田园管理机无人驾驶的关键技术,本文采用栅格法对农田作业环境进行栅格化处理,采用全覆路径+A^(*)优化的方法进行作业路径全覆盖规划,为进一步实现田园管理机的无人驾驶打下基础。

关键词：田园管理机 A^(*)算法全覆盖路径规划

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基于改进A^(*)算法的AGV路径规划

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信息技术与信息化 2023年第11期 42-45页

作者：胡强索会恒吴剑杨腾胜饶睿南昌航空大学信息工程学院江西南昌330038

传统A^(*)算法在路径规划中存在的问题是需要遍历的节点数量较多,会产生较多的拐点次数。为了解决此问题,提出一种改进A^(*)算法。改进A^(*)算法动态调整节点的权重系数,随着距离目标点的减少而降低,同时结合转弯惩罚函数来减少多余的拐... 详细信息

传统A^(*)算法在路径规划中存在的问题是需要遍历的节点数量较多,会产生较多的拐点次数。为了解决此问题,提出一种改进A^(*)算法。改进A^(*)算法动态调整节点的权重系数,随着距离目标点的减少而降低,同时结合转弯惩罚函数来减少多余的拐点,有效提高了搜索速度。通过MATLAB软件进行仿真,得出结论:与传统A^(*)算法相比,改进后的算法搜索节点减少66.5%,搜索时间减少43.57%,路径拐点减少31.25%。

关键词：路径规划 A^(*)算法动态加权转弯惩罚函数

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基于改进A^(*)算法的机器人导航研究

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天津职业技术师范大学学报 2024年第1期34卷 44-48页

作者：石迅杨耿煌陈庆斌天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院天津300222 天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室天津300222

针对机器人导航在面向复杂环境时A^(*)算法占用内存大、搜索时间长等问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的机器人导航方法。改进A^(*)算法抛弃遍历周围点,直接将起点和终点的欧氏距离作为最短路径,若线段上有障碍物,则选取障碍物附近2个... 详细信息

针对机器人导航在面向复杂环境时A^(*)算法占用内存大、搜索时间长等问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的机器人导航方法。改进A^(*)算法抛弃遍历周围点,直接将起点和终点的欧氏距离作为最短路径,若线段上有障碍物,则选取障碍物附近2个点为子起点和子终点,用A^(*)算法寻找路径;采用n阶贝塞尔曲线平滑小范围A^(*)算法所造成的路径曲折,根据A^(*)算法获得的不同曲线判断贝塞尔曲线的阶数。仿真结果表明,本算法只需使用小范围的A^(*)规划且仅需考虑A^(*)算法部分的曲率连续问题,路径实时性得到较大提高。

关键词： A^(*)算法机器人导航欧氏距离贝塞尔曲线

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基于改进A^(*)算法与动态窗口法的移动机器人能耗优化路径规划

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电脑知识与技术 2024年第26期20卷 28-30页

作者：陈静夷陕西交通职业技术学院陕西西安710000

随着智能技术的快速发展,移动机器人在多个领域的应用越来越广泛。然而,如何在能量有限的情况下实现实时避障和全局最优路径规划,已成为移动机器人领域的一个重要研究方向。文章融合改进A^(*)算法和动态窗口法,提出了一种能够在能量有... 详细信息

随着智能技术的快速发展,移动机器人在多个领域的应用越来越广泛。然而,如何在能量有限的情况下实现实时避障和全局最优路径规划,已成为移动机器人领域的一个重要研究方向。文章融合改进A^(*)算法和动态窗口法,提出了一种能够在能量有限的条件下实现实时避障和全局最优路径规划的方法。仿真实验结果表明,该方法能够有效降低机器人的能耗,提高其在复杂环境中的运动效率。

关键词： A^(*)算法动态窗口法能耗模型

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基于A^(*)算法的云智能导航车控制系统的设计与实现

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电子技术（上海） 2022年第7期51卷 61-63页

作者：张涛邵桂荣李泱科齐乐运城学院山西044000

阐述一种基于A^(*)算法的云智能导航车控制系统,实现云端控制、路径规划及地图可视化。采用STM32单片机与树莓派作为核心控制模块及算法运算模块,通过A^(*)算法进行路径规划,利用JavaScript开发微信小程序实现智能导航车地图可视化展示... 详细信息

阐述一种基于A^(*)算法的云智能导航车控制系统,实现云端控制、路径规划及地图可视化。采用STM32单片机与树莓派作为核心控制模块及算法运算模块,通过A^(*)算法进行路径规划,利用JavaScript开发微信小程序实现智能导航车地图可视化展示,数据交互通过MQTT协议、SQLite数据库及阿里云服务器实现。探讨系统软硬件联调测试和实现,从而为各类智能车应用场景提供了基础模型及框架。

关键词： A^(*)算法路径规划智能导航车

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一种基于改进A^(*)算法的室内导航路径规划方法

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计算机技术与发展 2022年第2期32卷 202-206页

作者：叶小艳钟华钧邓可儿广州软件学院网络技术系广东广州510990

路径规划是室内导航研究的关键技术之一。A^(*)算法是一种常见的路径规划算法,当区域的点数量较少时,找寻最优路径是最有效的直接搜索方法。但当路径点规模较大时,使用数值优化算法求解最佳路径的难度急剧增加,导致规划时间所需时间过长... 详细信息

路径规划是室内导航研究的关键技术之一。A^(*)算法是一种常见的路径规划算法,当区域的点数量较少时,找寻最优路径是最有效的直接搜索方法。但当路径点规模较大时,使用数值优化算法求解最佳路径的难度急剧增加,导致规划时间所需时间过长,不符合实时性要求。为提高路径规划方法中的效率和稳定性,在梳理室内导航路径规划已有算法和方案的基础上,分析了A^(*)算法的基本思想与实现步骤,并针对室内导航中A^(*)路径算法存在的问题,提出了一种改进型A^(*)算法优化的方案。利用用户对最短距离和直行路程的需求,在位置计算中,引入同时考虑方向和距离启发信息的启发函数,把POI点与寻路节点分开处理,以映射的方式建立联系。将该方案应用于室内导航中A^(*)算法实现伪代码,对算法改进前后进行算法效率测试。结果表明,改进后A^(*)算法的整体效率提升了近50%,改进型A^(*)算法在室内导航路径规划的效率和稳定性比较优,达到了加速导航算法的目的。

关键词： A^(*)算法路径规划室内导航启发函数寻路节点

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基于A^＊算法的八数码问题的程序求解

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现代计算机 2003年第5期9卷 14-18页

作者：张信一黎燕广东工业大学计算机学院广州510090

本文运用a^*算法对八数码问题进行目标结点搜索,并采用了两种不同的启发函数,对这两种情况的搜索效率进行多方位的比较。

关键词：人工智能八数码问题程序求解 A^*算法启发函数

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基于新型A^(*)算法的田间路径规划研究

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农业装备与车辆工程 2024年第2期62卷 8-11,24页

作者：孙肖杰吴春笃杨官学陆向龙江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212000

针对传统A^(*)算法不能满足喷雾机器人依据作物分布生成作业路径的特定场景需求,提出了基于传统A^(*)算法对其启发函数进行改进和再优化的新型A^(*)算法。首先,在传统A^(*)算法中加入新的启发函数项,改变路径点代价值的计算规则,引导算... 详细信息

针对传统A^(*)算法不能满足喷雾机器人依据作物分布生成作业路径的特定场景需求,提出了基于传统A^(*)算法对其启发函数进行改进和再优化的新型A^(*)算法。首先,在传统A^(*)算法中加入新的启发函数项,改变路径点代价值的计算规则,引导算法更倾向于选取两侧有障碍物的路径点,满足农业机器人需沿着两侧障碍物行进的需求;接着,针对初步改进的新型A^(*)算法在障碍物距离较大时路径规划出现迂回和重复问题,通过引入路径判断函数项,根据相邻障碍物的间距设置不同路径代价函数,计算规则的触发条件,智能选择合适的代价函数公式,引导算法在两侧障碍物间距较大时更倾向于选择中间位置的路径点,进一步提高农业机器人的作业效率。经过仿真实验验证,该算法可以准确地选择最佳路径,达到预期效果。

关键词：农业机器人路径规划 A^(*)算法改进优化

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