检索结果-内蒙古大学图书馆

武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2020年第4期44卷 738-742页

作者：曹莹陈沿伊冯睿武汉理工大学交通学院武汉430063 武汉理工大学物流工程学院武汉430063

针对传统A^*算法规划出的路径碰撞威胁较大,提出了在原启发式函数基础上增设自动导引小车(AGV)与障碍物间距离和安全距离函数,限制AGV与障碍物距离,从而达到降低碰撞威胁的目的.以上海洋山深水港为例,运用改进的A^*算法,根据实际情况设... 详细信息

针对传统A^*算法规划出的路径碰撞威胁较大,提出了在原启发式函数基础上增设自动导引小车(AGV)与障碍物间距离和安全距离函数,限制AGV与障碍物距离,从而达到降低碰撞威胁的目的.以上海洋山深水港为例,运用改进的A^*算法,根据实际情况设计仿真实验,验证了引入碰撞因子的A^*算法距离缩短为1 m时,规划时间增加为0.04 s,算法整体效益明显提高.

关键词：自动化集装箱码头自动导引小车 A^*算法碰撞因子

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改进A^(*)算法在无人船路径规划中的应用

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浙江工业大学学报 2022年第6期50卷 615-620页

作者：赵春宇姜皓徐茂竹满伟俊杨伟明陈范模上海交通大学电子信息与电气工程学院上海201100 上海十方生态园林股份有限公司上海201100

针对无人船使用传统路径规划在城市河道运行时易碰撞、转弯多等问题,根据无人船实际工作特点,提出了改进的A^(*)算法。该算法对传统A^(*)算法进行了两点优化,首先在原有估值函数的基础上,根据无人船的尺寸参数,增加了相应的避碰函数;其... 详细信息

针对无人船使用传统路径规划在城市河道运行时易碰撞、转弯多等问题,根据无人船实际工作特点,提出了改进的A^(*)算法。该算法对传统A^(*)算法进行了两点优化,首先在原有估值函数的基础上,根据无人船的尺寸参数,增加了相应的避碰函数;其次对邻域遍历方式以及节点选取进行了优化,增加了路径的平滑性。通过Python对两种算法进行了仿真,并将算法应用在实际的无人船中进行对比。实验结果表明:与传统的A^(*)算法相比,该算法不仅能够使无人船尽量避开危险区域,在河道中央航行,而且生成的路径更加平滑,转弯次数更少,在保证无人船航行安全的同时减少不必要的能源损耗。

关键词：路径规划城市水网无人船 A^(*)算法

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基于改进A^(*)算法和lattice算法的路径规划方法

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计算机应用与软件 2021年第6期38卷 288-293,305页

作者：吴正赵怀林上海应用技术大学电气与电子工程学院上海201499

针对A^(*)算法缺乏动态性、不够平滑、计算量大,且不满足具体的非完整约束等问题,提出一种融合改进A^(*)算法和lattice算法的路径规划方法。一方面消除传统A^(*)算法中的冗余点,同时考虑物体的方向属性和实际运动约束,优化启发式函数最... 详细信息

针对A^(*)算法缺乏动态性、不够平滑、计算量大,且不满足具体的非完整约束等问题,提出一种融合改进A^(*)算法和lattice算法的路径规划方法。一方面消除传统A^(*)算法中的冗余点,同时考虑物体的方向属性和实际运动约束,优化启发式函数最终生成全局路径。另一方面lattice根据改进A^(*)算法生成的全局路径作为参考线,采样并结合障碍物信息和其他代价信息选出平滑的、无障碍的包含位置、移动速度、移动加速度等信息的局部轨迹。使用栅格地图进行车辆路径规划的实验仿真,该算法能够兼顾全局与局部,快速规划出一条平滑且满足车辆非完整性约束的运动路径。

关键词： A^(*)算法 lattice算法路径规划轨迹规划

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融合改进A^(*)算法与DWa^*算法的机器人实时路径规划

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无线电工程 2022年第11期52卷 1984-1993页

作者：张振张华良邓永胜白士宇东北大学机械工程与自动化学院辽宁沈阳110819 中国科学院沈阳自动化研究所工业控制网络与系统研究室辽宁沈阳110015 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110000 沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110168

对于利用传统A^(*)算法规划的路径存在搜索效率低下、节点冗余且不平滑及转弯易靠近障碍物等缺点,基于全向移动机器人提出了一种改进A^(*)算法与动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)相融合的实时路径规划方法。在传统A^(*)算法的... 详细信息

对于利用传统A^(*)算法规划的路径存在搜索效率低下、节点冗余且不平滑及转弯易靠近障碍物等缺点,基于全向移动机器人提出了一种改进A^(*)算法与动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)相融合的实时路径规划方法。在传统A^(*)算法的评价函数中加入环境中障碍物信息和父节点到目标点的代价信息,提高路径搜索效率;对当前节点扩展时进行安全检测,优化节点扩展方向;基于安全阈值提取路径关键点,优化搜索路径;将优化后的关键点作为DWa^*算法的临时目标点,将2种算法融合规划出一条基于全局最优的圆滑曲线路径。实验结果表明,基于融合导航算法规划的路径能安全快速地躲避动态障碍物。

关键词：路径规划 A^(*)算法 DWa^*算法安全阈值融合导航算法

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改进A^(*)算法的移动机器人全局路径规划

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电子测量技术 2024年第5期47卷 31-36页

作者：熊勇刚李波姚焘付茂林李城炫湖南工业大学机械工程学院株洲412007

针对A^(*)算法在移动机器人路径规划存在搜索效率低,路径斜穿障碍物顶点,路径拐弯多等问题。提出一种改进的A^(*)算法,首先在A^(*)算法的邻域扩展中采用避免斜穿障碍物顶点的策略;再引入障碍物因素对评价函数进行指数加权,减少不必要的... 详细信息

针对A^(*)算法在移动机器人路径规划存在搜索效率低,路径斜穿障碍物顶点,路径拐弯多等问题。提出一种改进的A^(*)算法,首先在A^(*)算法的邻域扩展中采用避免斜穿障碍物顶点的策略;再引入障碍物因素对评价函数进行指数加权,减少不必要的搜索,提高A^(*)算法的效率和灵活性,使算法偏向于选择障碍物较少的路径;最后使用三次优化折线的策略,加入障碍物安全距离,减少路径上的冗余节点和拐弯。使用MATLAB进行实验仿真,结果表明,在20 m×20 m、40 m×40 m、60 m×60 m栅格地图环境下,改进A^(*)算法较传统A^(*)算法,搜索时间分别减少70.12%、84.31%、91.44%,扩展节点分别减少53.77%、71.20%、74.30%,路径累计拐弯角度分别减少70.48%、76.31%、82.18%,改进A^(*)算法能够有效的提高移动机器人路径规划的效率,路径更为平滑和安全,且在复杂环境中优势更为明显。

关键词： A^(*)算法评价函数领域扩展安全距离路径规划

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基于改进A^(*)算法的无人机路径规划研究

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电子测量技术 2023年第8期46卷 99-104页

作者：唐嘉宁彭志祥李孟霜刘志聪谢翠娟云南民族大学电气信息工程学院昆明650000 云南民族大学无人自主系统研究院昆明650000

针对传统A^(*)算法在无人机路径规划时效率低下、路径点存在大量冗余,且路径转折较多的缺点,提出一种基于双向机制的改进A^(*)算法。首先引入双向搜索机制,分别以对向搜索的起点作为终点,然后判断终点位于起点的象限进行双定向搜索,从... 详细信息

针对传统A^(*)算法在无人机路径规划时效率低下、路径点存在大量冗余,且路径转折较多的缺点,提出一种基于双向机制的改进A^(*)算法。首先引入双向搜索机制,分别以对向搜索的起点作为终点,然后判断终点位于起点的象限进行双定向搜索,从而提高搜索效率。最后引入路径平滑策略,将双定向搜索获取的初始路径进行平滑处理,减少冗余路径点和转折点。通过MATLAB平台对传统A^(*)算法和改进A^(*)算法进行对比实验,实验结果表明,相比于传统A^(*)算法,提出的改进A^(*)算法,路径规划时间平均减少了61.61%,路径点平均减少了83.09%,路径转折点平均减少了46.97%,能够有效提高无人机工作效率,生成平滑路径。

关键词： A^(*)算法路径规划双向搜索双定向搜索路径平滑

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基于改进A^(*)算法的AGV全局路径规划

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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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基于分层分块数据组织的双向A^＊算法

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测绘信息与工程 2006年第6期31卷 1-3页

作者：武雪玲李清泉任福武汉大学资源与环境科学学院武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉市珞喻路129号430079

研究了路网的数据组织方法,采用了C++STL实现道路数据的分层分块存储,设计了道路网络分析中的双向A*算法,试验验证了其正确性。

关键词：导航数据组织 A^*算法双向搜索算法

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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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