检索结果-内蒙古大学图书馆

机械科学与技术 2024年第7期43卷 1266-1276页

作者：胡士强武美萍施健缪小进江南大学机械工程学院江苏无锡214122 深圳中智永浩机器人有限公司广东深圳518107

为解决传统A^(*)寻路算法在搜索过程中会产生大量冗余节点,导致算法整体搜索效率低,运算内存消耗大等问题,从A^(*)算法的两个重要决策点出发,改进算法的代价评估函数与邻节点搜索策略,提出一种改进融合算法。首先,采用向量叉积与尺度平... 详细信息

为解决传统A^(*)寻路算法在搜索过程中会产生大量冗余节点,导致算法整体搜索效率低,运算内存消耗大等问题,从A^(*)算法的两个重要决策点出发,改进算法的代价评估函数与邻节点搜索策略,提出一种改进融合算法。首先,采用向量叉积与尺度平衡因子相结合的方法优化传统A^(*)算法的启发函数,减少A^(*)算法寻路过程中在最优路径周围产生的具有相同代价值的冗余节点,减少了对称路径的搜索;其次,融合跳点搜索(Jump point search, JPS)策略,通过逻辑判断实现路径的变步长跳跃搜索,避免了A^(*)算法逐层搜索效率低的弊端。在不同尺寸的栅格地图中进行仿真分析,发现改进融合算法相比于传统A^(*)算法,在路径长度基本相等的情况下,节点搜索数量约减少95%,且与传统JPS寻路算法相比,有效过滤了路径周围复杂形状障碍物产生的大量冗余跳点。最后,将改进融合算法应用于ROS移动机器人并进行对比实验以验证算法的可行性。实验结果表明:改进融合算法在获得高效安全的路径基础上,搜索效率相比于A^(*)算法可提高约94%。

关键词：路径规划向量叉积跳点搜索 A^(*)算法移动机器人

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基于A^＊算法的无人机爬升轨迹设计

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飞行力学 2008年第6期26卷 22-25页

作者：常晓飞段丽娟符文星闫杰西北工业大学航天学院陕西西安710072 中国航天科工集团公司二院二部北京100854

针对无人机爬升性能,运用A*算法设计了无人机爬升优化轨迹。改进了传统搜索算法,根据控制方式设计了节点生成法则;在生成节点时考虑了发动机性能以及飞行约束,减少了搜索范围,提高了搜索效率;并且分别介绍了时间最优以及燃耗最优两种方... 详细信息

针对无人机爬升性能,运用A*算法设计了无人机爬升优化轨迹。改进了传统搜索算法,根据控制方式设计了节点生成法则;在生成节点时考虑了发动机性能以及飞行约束,减少了搜索范围,提高了搜索效率;并且分别介绍了时间最优以及燃耗最优两种方式的代价函数计算方法。仿真结果表明,运用该方法设计出最快爬升轨迹和燃耗最优爬升轨迹,其生成的飞行轨迹符合飞行约束条件,能够较全面地满足爬升性能,设计结果比较合理。

关键词：无人机 A^*算法最优爬升轨迹航迹规划飞行器

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基于实时A^(*)算法的冷链物流配送路径优化

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2024年第5期48卷 852-857页

作者：王小荣张玉召福州外语外贸学院福州350202 兰州交通大学交通运输学院兰州730070

文中基于实时交通数据和拥堵信息,结合实时A^(*)启发式搜索算法,通过构建交通路网图和模拟运输任务,系统考虑了拥堵情况、车辆容量、以及需求点时间窗约束等多个因素,以最小化总运输成本为目标,合理分配派送车辆和路径,满足多个需求点... 详细信息

文中基于实时交通数据和拥堵信息,结合实时A^(*)启发式搜索算法,通过构建交通路网图和模拟运输任务,系统考虑了拥堵情况、车辆容量、以及需求点时间窗约束等多个因素,以最小化总运输成本为目标,合理分配派送车辆和路径,满足多个需求点的货物运输需求.结果表明:采用实时A^(*)算法可以显著降低派送成本提高了效率.

关键词：交通运输规划与管理冷链物流路径优化 A^(*)算法启发式算法

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一种新的改进A^(*)算法无人机三维路径规划

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武汉理工大学学报 2022年第7期44卷 80-88页

作者：卞强孙齐童余德海军工程大学电气工程学院武汉430032

传统无人机三维路径规划算法具有搜索空间复杂、威胁种类多、自身约束复杂等特点,为解决搜索路径绕路,转向点多的问题,提出了一种改进的A^(*)算法。首先,对搜索方向进行自适应处理,缩减搜索空间,提高搜索效率;其次,将路径危险程度以概... 详细信息

传统无人机三维路径规划算法具有搜索空间复杂、威胁种类多、自身约束复杂等特点,为解决搜索路径绕路,转向点多的问题,提出了一种改进的A^(*)算法。首先,对搜索方向进行自适应处理,缩减搜索空间,提高搜索效率;其次,将路径危险程度以概率的形式加入估价函数,使规划后的路径避开危险区;再次,采用贪婪搜索法优化路径,删除冗余节点;最后,设计了包含雷达、防空武器、干扰设备以及障碍物分布区4种威胁的对比仿真实验。仿真结果表明,改进后的A^(*)算法与传统A^(*)算法相比,规划路径长度减少15.93%,转向点数减少81.82%;与遗传算法相比,路径规划长度减少9.08%,转向点数减少66.67%,验证了改进算法的有效性。

关键词：无人机 A^(*)算法遗传算法三维路径规划自适应处理贪婪搜索法

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装配路径规划中基于动态坐标的A^＊搜索算法

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计算机集成制造系统-CIMS 2002年第4期8卷 316-319页

作者：田立中付宜利马玉林谢龙哈尔滨工业大学机电学院黑龙江哈尔滨150001

在装配路径规划中 ,最常用的方法是A 搜索算法。通过两个实例说明在实体模型空间中 ,由于节点的扩展方向和运动方向不一致 ,导致A 算法失败和算法复杂性的增加。在总结传统的A 搜索算法的基础上 ,本文提出了动态坐标的A 搜索算法。通过... 详细信息

在装配路径规划中 ,最常用的方法是A 搜索算法。通过两个实例说明在实体模型空间中 ,由于节点的扩展方向和运动方向不一致 ,导致A 算法失败和算法复杂性的增加。在总结传统的A 搜索算法的基础上 ,本文提出了动态坐标的A 搜索算法。通过变换坐标 ,使节点扩展方向和运动方向始终保持一致 ,从而解决了由于节点扩展方向和被规划物体运动方向不一致所导致的算法失败。最后给出了变换坐标的原则 ,证明了动态坐标的A 搜索算法的收敛性。

关键词： A^*搜索算法动态坐标装配路径规划三维实体模型螺栓

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基于A^＊算法的启发式算法求解多序列比对问题

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华中科技大学学报（自然科学版） 2003年第9期31卷 50-52页

作者：袁激光金人超李红涛华中科技大学计算机科学与技术学院

通过分析动态规划算法及A 算法的特点 ,针对多序列比对问题提出一种基于A 算法的启发式算法 .该算法采用了多个优化搜索机制 .通过对此算法的理论分析 ,证明了它能够在有效地减小搜索的空间、节约搜索的时间的同时 ,保证得到比较好的比... 详细信息

通过分析动态规划算法及A 算法的特点 ,针对多序列比对问题提出一种基于A 算法的启发式算法 .该算法采用了多个优化搜索机制 .通过对此算法的理论分析 ,证明了它能够在有效地减小搜索的空间、节约搜索的时间的同时 ,保证得到比较好的比对结果 .此算法不仅能够在多序列比对问题中得到应用。

关键词：序列多序列比对 A^*算法启发式算法

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基于LPA^(*)优化算法的察打一体无人机远距离飞行航线规划

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战术导弹技术 2023年第4期 148-155,164页

作者：郭晓宇鲁旭涛中北大学机电工程学院太原030051

针对大型察打一体无人机在动态环境下远距离自主飞行过程中航线规划速度慢、对航线中出现的意外情况无法及时规避等问题,提出了基于LPA^(*)算法的远距离无人机动态航线规划算法。通过构建飞行空域地图模型,对不安全空域进行地图标注,无... 详细信息

针对大型察打一体无人机在动态环境下远距离自主飞行过程中航线规划速度慢、对航线中出现的意外情况无法及时规避等问题,提出了基于LPA^(*)算法的远距离无人机动态航线规划算法。通过构建飞行空域地图模型,对不安全空域进行地图标注,无人机首先预存静态理想环境下的航线。在未出现动态危险空域前,LPA^(*)算法将引导无人机继续遵循静态预规划的航线飞行,机载雷达只探测航线方向空域节省资源;当机载雷达侦测到已规划航线上出现动态危险空域时,LPA^(*)算法启用算法预警,提前引导无人机躲避动态障碍,并对后续航线进行动态规划。仿真试验结果表明,LPA^(*)算法在动态环境下,相比于经典LPA^(*)算法用时缩短了72.41%,提前20 km避开了危险空域,降低了出现意外事故的概率。

关键词：无人机飞行路径规划动态规划预规划算法栅格地图 LPA^(*)算法 A^(*)算法

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基于优化A^*和DWa^*算法的移动机器人避障路径规划

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机床与液压 2020年第24期48卷 246-252页

作者：曹毅周轶张亚宾河南工业大学电气工程学院河南郑州450001

针对移动机器人在路径规划过程中路径曲率不连续,避障能力差等问题,提出了一种将改进A^*和动态窗口法(DWA)相结合的路径规划方法。首先,在传统的A^*算法基础上,将传统的8个搜索方向改为5个,提高搜索效率;其次,将Floyd算法思想引入A^*算... 详细信息

针对移动机器人在路径规划过程中路径曲率不连续,避障能力差等问题,提出了一种将改进A^*和动态窗口法(DWA)相结合的路径规划方法。首先,在传统的A^*算法基础上,将传统的8个搜索方向改为5个,提高搜索效率;其次,将Floyd算法思想引入A^*算法中,设计了一种新的启发式搜索函数,实现了无斜穿障碍物顶点,增加了路径的平滑度;最后,融合改进算法以及动态窗口法,构造了新的评价函数,在保证规划路径全局最优性的基础上达到避障效果。仿真结果表明:该研究对于移动机器人自主导航的应用具有一定的参考价值。

关键词：移动机器人路径规划 A^*算法 DWa^*算法全局最优

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A^(*)-IACO:一种新的火灾疏散路径规划算法

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消防科学与技术 2023年第9期42卷 1252-1259页

作者：巢玮徐勇许乐哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 哈尔滨工业大学(深圳)深圳市视觉目标检测与判识重点实验室广东深圳518055 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025

在复杂的建筑物中,传统火灾疏散系统无法实时改变逃生方向,有时误导人们到危险区域。为了解决这一问题,提出了一种结合A^(*)算法和改进蚁群算法的A^(*)-IACO算法。A^(*)-IACO算法引入了新的启发式函数来削弱启发式值对路径规划的影响,... 详细信息

在复杂的建筑物中,传统火灾疏散系统无法实时改变逃生方向,有时误导人们到危险区域。为了解决这一问题,提出了一种结合A^(*)算法和改进蚁群算法的A^(*)-IACO算法。A^(*)-IACO算法引入了新的启发式函数来削弱启发式值对路径规划的影响,并利用改进的信息素增量和信息素范围克服算法的局部最优问题,同时使用信息素分段规则避免算法在搜索过程中出现停滞现象,提高算法在火灾情况下的路径规划能力。此外,该算法采用混合控制策略进一步提高求解精度。结果表明,A^(*)-IACO算法在不同的火灾环境下均获得了最短且拐点最少的最优路径和最高的收敛精度。在火灾环境4中,A^(*)-IACO算法不论在路径选择还是迭代次数上均优于ACO和IACO,展示了优秀的路径规划能力。

关键词：火灾人员疏散路径规划 A^(*)-IACO算法

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基于人工势场的A^(*)算法的移动机器人路径规划

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计算机科学 2021年第11期48卷 327-333页

作者：陈继清谭成志莫荣现王志奎吴家华赵超阳广西大学机械工程学院南宁530004 广西制造系统与先进制造技术重点实验室南宁530004

为了解决传统A^(*)算法规划路径时未考虑到障碍物分布对路径选取的影响,文中提出了一种改进的A^(*)算法。将人工势场的思想与传统的A^(*)算法相结合,对栅格地图中的障碍物赋予斥力场函数并计算周围栅格的斥力大小,进行路径搜索时将栅格... 详细信息

为了解决传统A^(*)算法规划路径时未考虑到障碍物分布对路径选取的影响,文中提出了一种改进的A^(*)算法。将人工势场的思想与传统的A^(*)算法相结合,对栅格地图中的障碍物赋予斥力场函数并计算周围栅格的斥力大小,进行路径搜索时将栅格的斥力大小引进到A^(*)算法的评价函数当中以改进A^(*)算法的搜索能力。通过MATLAB仿真和Turtlebot机器人的实验结果表明,与传统的A^(*)算法相比,改进后的新算法与人工势场算法相结合,规划出了更优的路径,提高了路径规划效率,且搜索速度提高了13.40%~29.68%,路径长度缩短了10.56%~24.38%,路径节点数减少了6.89%~27.27%,因此,改进的A^(*)算法的优化效果明显,具有有效性和可行性。

关键词： A^(*)算法路径规划人工势场移动机器人 MATLAB

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