检索结果-内蒙古大学图书馆

武汉科技大学学报 2024年第3期47卷 234-240页

作者：余震王栋王明天袁秀怡武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室湖北武汉430081

采用八邻域搜索策略的传统A^(*)算法对AGV(自动导引车)进行全局路径规划时,存在搜索邻域过多、实时性差和生成路径拐点多等问题,本研究采用三邻域与八邻域混合搜索策略对传统A^(*)算法的搜索策略进行改进,改进后的A^(*)算法在当前搜索... 详细信息

采用八邻域搜索策略的传统A^(*)算法对AGV(自动导引车)进行全局路径规划时,存在搜索邻域过多、实时性差和生成路径拐点多等问题,本研究采用三邻域与八邻域混合搜索策略对传统A^(*)算法的搜索策略进行改进,改进后的A^(*)算法在当前搜索点周围不存在障碍物时,选取指向终点的三个栅格作为搜索邻域,当搜索点周围出现障碍物,则转换为传统的八邻域搜索,并在完成搜索后,对搜索路径进行拉直处理,消除多余拐点,减少路径长度。仿真实验结果表明,改进A^(*)搜索算法能有效缩短搜索时间、减少路径拐点数量并缩短路径长度,提高AGV运行效率。

关键词：自动导引车全局路径规划 A^(*)算法搜索策略

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改进A^(*)算法的校园无人配送路径规划

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包装工程 2024年第19期45卷 275-282页

作者：张文明吴岳忠文亚刘富民谭筠邓彬湖南工业大学轨道交通学院湖南株洲412007 湖南工业大学计算机学院湖南株洲412007 湖南工业大学期刊社湖南株洲412007 长沙行深智能科技有限公司长沙410000

目的以校园为应用场景,针对A^(*)算法规划的路径存在搜索效率低、拐角大且不符合校园无人配送车的运行约束条件等问题,提出一种基于A^(*)算法改进的高效路径搜索算法。方法首先通过改进评价函数的具体计算方式并为预估函数部分附加一个... 详细信息

目的以校园为应用场景,针对A^(*)算法规划的路径存在搜索效率低、拐角大且不符合校园无人配送车的运行约束条件等问题,提出一种基于A^(*)算法改进的高效路径搜索算法。方法首先通过改进评价函数的具体计算方式并为预估函数部分附加一个权重系数来减少不必要的往返搜索,以提高搜索速度;然后计算向量角和作线段来剔除冗余节点,以减小路径总长度;接着对OPEN表的数据存储结构进行替换,使用最小堆替换数组以更快访问最优节点,提升算法计算效率;最后采用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理,使带尖角的地方变平滑,减小拐角。结果通过实验结果可知,改进后的A^(*)算法相比于传统A^(*)算法的搜索效率提高了58%,路径平滑程度也有显著提高。结论改进后的A^(*)算法可以用于校园无人车的路径规划,验证了算法的可行性。

关键词：路径规划 A^(*)算法评价函数贝塞尔曲线校园无人配送

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高密度场景下基于改进A^(*)算法的无人机路径规划

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无线电通信技术 2024年第4期50卷 713-719页

作者：赵烈海李大鹏南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

针对无人机在高密度障碍物的城市环境飞行中路径规划实时性难以满足的问题,在A^(*)算法基础上结合跳点搜索(Jump Point Search, JPS)策略,提出一种Jump A^(*)(JA^(*))算法。将A^(*)算法进行三维扩展,并提出了一种三维对角距离精确表示... 详细信息

针对无人机在高密度障碍物的城市环境飞行中路径规划实时性难以满足的问题,在A^(*)算法基础上结合跳点搜索(Jump Point Search, JPS)策略,提出一种Jump A^(*)(JA^(*))算法。将A^(*)算法进行三维扩展,并提出了一种三维对角距离精确表示了实际路径代价,缩短了搜索时间。在二维JPS策略的基础上拓展得到了三维JPS策略,代替了A^(*)算法中的几何邻居扩展,大大减少了扩展结点数。对障碍物密度0.1~0.4的复杂三维栅格地图进行了路径规划仿真。仿真结果表明,JA^(*)算法相较于A^(*)算法,在高密度多障碍物的近地城市环境下,路径长度几乎不变,评估节点数大幅度减小,搜索速度具有显著提升。

关键词：路径规划跳点搜索 A^(*)算法三维栅格地图高密度障碍物

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融合改进A^(*)算法和DWa^*算法的全局动态路径规划

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重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第2期38卷 77-86页

作者：董晓东李刚宗长富李永明李云龙李祥辽宁工业大学汽车与交通工程学院辽宁锦州121001 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130022

针对常规A^(*)算法存在的路径规划中冗余节点过多、拐点过多、规划路径与障碍间的距离过短、容易产生碰撞等问题,提出了一种将改进A^(*)算法与动态窗口法相结合的新方法。该算法通过对栅格地图中的障碍栅格进行量化处理,提取环境信息,... 详细信息

针对常规A^(*)算法存在的路径规划中冗余节点过多、拐点过多、规划路径与障碍间的距离过短、容易产生碰撞等问题,提出了一种将改进A^(*)算法与动态窗口法相结合的新方法。该算法通过对栅格地图中的障碍栅格进行量化处理,提取环境信息,并根据这些信息对A*算法的启发函数和子节点选择策略进行调整。此外,为了优化路径的平滑度和安全性,设计了一种路径节点平滑处理算法。仿真实验结果表明,融合动态窗口法的融合算法不仅能够保证所规划路径的全局最优性,而且能够有效地避开随机障碍物。

关键词：路径规划 A^(*)算法动态窗口法随机避障融合算法

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融合改进安全A^(*)算法和DWa^*算法的无人车路径规划研究

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火力与指挥控制 2024年第4期49卷 44-50页

作者：龚鹏李文博胡为马庆升沈阳航空航天大学机电工程学院沈阳110136 沈阳航空航天大学自动化学院沈阳110136

针对无人车采用传统A^(*)算法规划的路径与周围障碍物距离较近,冗余节点、转折点过多等问题,提出了一种改进安全A^(*)算法和动态窗口法(DWA)结合的路径规划方法。改进搜索机制并优化评价函数,提出安全节点的概念,生成安全路径,并对冗余... 详细信息

针对无人车采用传统A^(*)算法规划的路径与周围障碍物距离较近,冗余节点、转折点过多等问题,提出了一种改进安全A^(*)算法和动态窗口法(DWA)结合的路径规划方法。改进搜索机制并优化评价函数,提出安全节点的概念,生成安全路径,并对冗余节点进行剔除;在相邻安全节点间采用动态窗口法进行局部路径规划,生成一条适合无人车随机避障的更优路径。通过仿真结果表明,改进安全A^(*)算法规划出的路径更短,转折点更少,有效解决无人车在复杂环境下的路径规划问题。

关键词： A^(*)算法无人车路径规划融合算法

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基于改进的A^(*)算法的移动机器人路径规划

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安徽大学学报（自然科学版） 2024年第5期48卷 18-25页

作者：汤亚玲刘恩赐张学锋胡伟鹏安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032

针对移动机器人路径规划中的A^(*)算法存在搜索节点多、规划时间长、转弯角度大等问题,提出一种改进的A^(*)路径规划算法.改进的A^(*)算法通过启发函数权重优化和搜索空间剪枝,在保证最优路径的前提下,减少了搜索时间和计算资源的消耗.... 详细信息

针对移动机器人路径规划中的A^(*)算法存在搜索节点多、规划时间长、转弯角度大等问题,提出一种改进的A^(*)路径规划算法.改进的A^(*)算法通过启发函数权重优化和搜索空间剪枝,在保证最优路径的前提下,减少了搜索时间和计算资源的消耗.同时,使用贝塞尔曲线对规划路径进行平滑处理,使得机器人的转弯更加渐进和连续,减少移动机器人的转角损失.实验结果表明:改进后的A^(*)算法搜索节点少,规划速度快,路径长度短,提高了路径规划的效率,更适合移动机器人路径规划.

关键词： A^(*)算法路径规划权重优化搜索剪枝贝塞尔曲线

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A^(*)蚁群融合的复合启发式路径规划算法

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无线电通信技术 2024年第3期50卷 579-586页

作者：陈焱陆杰李大鹏南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 中国电科新一代移动通信创新中心江苏南京210019

为提高无人机执行巡飞探查任务的效率,规划出一条最优的飞行路径,针对传统蚁群算法应用于路径规划时存在搜索效率低、迭代次数多、路径拐点多的问题,提出一种A^(*)蚁群融合的复合启发式路径规划算法。利用A^(*)算法预搜索差异化初始信息... 详细信息

为提高无人机执行巡飞探查任务的效率,规划出一条最优的飞行路径,针对传统蚁群算法应用于路径规划时存在搜索效率低、迭代次数多、路径拐点多的问题,提出一种A^(*)蚁群融合的复合启发式路径规划算法。利用A^(*)算法预搜索差异化初始信息素,减少蚁群算法前期搜索盲目性,提高搜索效率。构造一种复合启发函数,引入A^(*)算法启发思想改进蚁群原本的启发式信息,设计路径平滑启发函数减少路径拐点。改进信息素更新规则,引入路径综合评分指标,使得每次迭代保留综合性能评分最优的路径。仿真实验表明,改进算法提高了搜索效率,一定程度上解决了拐点过多的问题,综合性能指标优于基本算法与对比文献算法,具有一定工程实践与理论研究意义。

关键词： A^(*)算法蚁群算法路径规划启发式

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基于改进A^(*)算法与时间窗检测法的多AGV路径规划方法

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船舶工程 2024年第1期46卷 121-126页

作者：周昱翁丽贞权欣文上海船舶设备研究所上海200031 上海城建职业学院上海201415

为了能够让多个自动导引车(AGV)在复杂环境中实现高效和安全的路径规划,提出一种基于改进A^(*)算法和时间窗检测法相结合的方法。采用改进A^(*)算法为每个AGV生成一条初始路径,再利用时间窗检测法对每个AGV进行冲突检测和解决,得到一组... 详细信息

为了能够让多个自动导引车(AGV)在复杂环境中实现高效和安全的路径规划,提出一种基于改进A^(*)算法和时间窗检测法相结合的方法。采用改进A^(*)算法为每个AGV生成一条初始路径,再利用时间窗检测法对每个AGV进行冲突检测和解决,得到一组可行且无冲突的路径。通过python进行仿真试验,验证了所提方法的有效性,并与其他方法进行对比分析,结果表明,所提方法在解决多AGV协同路径规划问题上有一定优越性,能够让多个AGV更好地协同工作,实现高效和安全的路径规划。

关键词： A^(*)算法时间窗检测法自动导引车(AGV) 路径规划

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基于NSGA-Ⅱ与A^(*)算法的原竹初加工生产线设施布局研究

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林产工业 2024年第1期61卷 72-78页

作者：廖政洲刁燕李政豪段必成四川大学机械工程学院四川成都610065

竹材易栽培、生长快,加工后能替代木材或其他产品。然而,目前的原竹初加工生产线设施布局主要依靠人工经验,存在物料运输距离远、运输路径干涉多等问题,导致生产线的建设和运维成本较高。针对以上问题,本文以降低运输成本和减少路径干... 详细信息

竹材易栽培、生长快,加工后能替代木材或其他产品。然而,目前的原竹初加工生产线设施布局主要依靠人工经验,存在物料运输距离远、运输路径干涉多等问题,导致生产线的建设和运维成本较高。针对以上问题,本文以降低运输成本和减少路径干涉为目标,建立了原竹初加工生产线数学模型;提出了一种基于NSGA-Ⅱ和A^(*)算法,且能实现最优运输路径规划的生产线设施布局多目标优化方法。相较于传统算法采用的曼哈顿距离,该方法采用A^(*)算法来计算优化目标,可获得更低的物料运输成本,且具备处理运输障碍和路径干涉等问题的能力。结果表明:优化后,物料运输成本平均降低18.1%,物料运输成本最多降低10.5%,交叉干涉点最多减少97.5%,表明本文所提出的方法在原竹初加工生产线布局方面切实有效。

关键词：原竹初加工生产线布局优化 NSGA-Ⅱ A^(*)算法

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基于改进A^(*)算法的多AGV路径规划及避障研究

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西安理工大学学报 2024年第2期40卷 242-252页

作者：孙军艳吴焕钦王子豪陕西科技大学机电工程学院陕西西安710021

针对多自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)路径规划与避障问题,考虑AGV行驶中启、制动速度与转弯角度对行驶时间的影响,根据不同冲突类型制定避障策略,以所有AGV行驶总时间最短为目标,建立多AGV路径规划与避障模型,并设计改... 详细信息

针对多自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)路径规划与避障问题,考虑AGV行驶中启、制动速度与转弯角度对行驶时间的影响,根据不同冲突类型制定避障策略,以所有AGV行驶总时间最短为目标,建立多AGV路径规划与避障模型,并设计改进A^(*)算法进行求解。对两组数量不同的多AGV进行路径规划与避障仿真,结果表明:相较于一般A^(*)算法,基于改进A^(*)算法的多AGV路径规划及避障总时间优化率分别为10.0%和10.5%,总路径长度优化率分别为7.1%和7.8%。与其他改进智能算法的进一步比较证实,改进A^(*)算法在缩短路径规划用时和路径长度方面具有明显优势。本文提出的改进A^(*)算法可高效地规划出多AGV运行的无碰撞路径,其改进思路也贴切反映了AGV的实际运行工况。

关键词：自动导引运输车 A^(*)算法路径优化时间因素避障策略

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