基于A^＊算法的机器人路径规划实现

A^＊算法是一种启发式搜索方法,即通连用一个比较特殊的估价函数使得在路径优化问题中得到较优方案。应用此算法实现机器人在规划空间中行走路径的选择,通过仿真表明,此算法能得到较优的路径选择策略,有利于机器人在规划空间的行走。     

基于A~*算法的移动机器人路径规划

路径规划是移动机器人关键技术之一,也是实现移动机器人自主导航的前提,研究移动机器人利用栅格法创建环境地图时,在其计算资源有限的情况下,比较利用迷宫八方向搜索思想实现最短路径规划的Dijkstra算法,提出采用基于栅格划归地图的A*算法能更快实现移动机器人的无碰最短路径规划,编制了仿真程序,给出了仿真结果,可以满足移动机器人实时路径规划的需要。     

基于圆弧样条参考路径的改进混合A*泊车路径规划算法

在泊车空间狭窄的条件下,现有的基于混合A*算法的泊车路径规划存在成功率低或规划速度慢等问题,为了解决这一问题,设计了一种改进混合A*路径规划算法。通过将圆弧样条曲线作为参考路径,并以参考路径上的点作为混合A*算法的目标点,进而搜索出成功泊入车库的路径。根据不同车位宽度进行了基于Matlab的批量仿真测试,结果表明：改进后的混合A*算法能够显著提高车辆在特定区域泊入车库的成功率,同时具有一定的规划效率。最后基于Prescan、Carsim和Simulink进行了联合仿真实验,验证了所设计算法规划的路径满足实车实验的跟踪要求。     

果园移动机器人的全局最优路径规划研究

为了实现移动机器人在果园环境下自主行走,对果园移动机器人在复杂果园环境中的最优路径规划进行研究.首先,利用栅格法定义了移动机器人在栅格上的运动方向、障碍物及信息编码,模拟建立出果园的环境地图模型.然后分别编写Dijkstra算法、A*算法,对果园机器人进行全局最优路径规划.通过分析比较,得出A*算法所规划的最优路径更为方便,搜索效率更高,更加满足果园机器人的实际工作需求,提高其工作效率.     

基于独狼蚁群混合算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出了一种基于独狼搜索机制的自适应精英蚁群混合算法.首先,在精英蚁群算法中引入了独狼视场机制并设计了自适应增强函数,用以改进精英蚁群算法搜索机制中蚁群的寻径能力.然后,为了消除混合算法中的停滞现象,引入了独狼逃跑策略并构造了一种信息素优化机制,用来提高混合算法的全局搜索能力,帮助寻径个体突破当前的路径停滞问题,避免算法陷入局部最优.最后通过仿真分析和测试,进行了针对性的对比试验,结果表明:混合算法在多种环境下的路径规划均拥有较好的收敛速度和高效的寻径能力.     

基于加权A~*算法的服务型机器人路径规划

针对室内环境下的服务型移动机器人路径规划问题,分析并比较了两种经典算法--Dijkstra算法及基于Manhattan估计函数的A*算法,通过改变A*算法估价函数中参数的权值来优化路径轨迹,从而既满足A*算法的可接纳性,同时义实现两种算法的融合.在VC环境下编译出路径规划的仿真程序,通过变换起始点与目标点的坐标,比较运算时间和生成的路径轨迹.结果显示:加权A*算法优化了A*算法的路径轨迹,且在计算时间上优于Dijkstra算法,解决了服务型移动机器人的路径规划问题,满足实时性要求.     

基于智能体进化算法的路径规划研究

本文采用智能体进化算法来解决迷宫中路径规划问题。通过分析迷宫路径规划问题的特点,对所采用的智能体进化算法的各个环节进行了细致的分析,包括问题的定义、智能体的表示和编码、行为及智能体能量函数的设计。     

基于改进A*算法的无人驾驶车辆路径规划方法研究

针对传统A*算法所规划路径距离障碍物近、转折点多、路径不平滑的问题,对A*算法进行改进并应用于无人驾驶车辆路径规划中.在传统A*算法分析的基础上对背向障碍物搜索和评价函数进行改进,同时采用3次样条插值方法对规划后路径平滑处理.将传统A*算法和改进A*算法应用于MATLAB环境下搭建的无人驾驶车辆模型进行路径规划仿真分析...     

自主车辆路径规划算法研究

在自主车辆的路径规划是否经过特定点的两种实际情况下,提出了不同的解决方案。当车辆不需要经过特定点时,引入A*算法,较传统算法将启发函数改为欧几里得函数(Euclidean Distance),并引入一个权值以降低启发函数的权重。当车辆需要经过特定点时,应用Hopfield神经网络思想优化算法,以达到理想的路径规划。仿真实验表明,改进后的算法使得路径规划寻优得到明显提高,并验证了算法的有效性。     

基于改进A*算法的一种智能车路径规划方法

轨迹规划是智能车安全行驶的关键技术。本文基于A*算法在复杂地图轨迹规划耗时长,拐点多等问题,提出了一种基于图论及几何方法的改进A*算法的避障与导航方法。该方法在传统A*算法的基础上结合图论进行路径规划,同时剔除路径中冗余节点,并采用Labview进行具体的仿真实验来验证轨迹规划算法的性能。结果表明：该算法在复杂环境中仍能有效找到距离短且平滑路径,提高了智能车的运行效率降低了能耗,可用于实际的智能车安全行驶管理中。     

基于密度分类的JPS+移动机器人全局路径规划算法

针对传统全局路径规划中扩展节点多、寻路时间长等问题,提出一种基于JPS+(jump point search plus)算法的全局路径规划算法,旨在提高机器人在复杂环境的智能性、高效性的要求。首先引入了一种基于密度的判断障碍物角点规则,实现对于主要跳点的识别数目,减少搜索路径过程中的可扩展节点,同时在路径求解过程中对目标跳点的判定规则进行了修改,最终实现了减少计算量、缩短计算时长的目标。为验证所提改进型JPS+算法的有效性,将A~*、JPS+算法在不同类型地图中与改进型JPS+算法进行了比较。仿真结果表明,改进型JPS+算法与A~*算法相比,在路径长度、寻路时间和扩展节点数量上都有明显改进;在生成相同路径的基础上,与传统JPS+算法相比,在障碍物占比33.25%的地图中搜索时间降低了7.58%,节点扩展数量减少了9.38%,能够满足移动机器人快速全局路径规划的要求。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在移动机器人最短路径规划方面存在的不足,如算法前期盲目性搜索、收敛速度慢、消耗时间长及转弯次数多,提出了一种改进的蚁群算法。该算法根据正态分布模型,将栅格环境划分不同区域,进行信息素差异化处理,减少蚂蚁初期搜索时间;同时基于A^*搜索算法的估价函数思想改进启发函数,引入自适应启发信息因子,增强其目标导向性,提高算法收敛速度,平衡算法全局搜索能力。仿真结果表明,改进的蚁群算法能够规划出收敛速度较快、转弯次数较少以及平滑度更高的路径。     

融合改进A~*算法和动态窗口法的全局动态路径规划

针对移动机器人路径规划全局最优、实时避障的需求,提出了一种融合改进A~*算法和动态窗口法的全局动态路径规划方法。首先,基于传统A~*算法,结合Manhattan和Euclidean距离,设计了一种优化的启发搜索函数;然后,利用关键点选取策略,剔除冗余路径点和不必要的转折点;最后,融合动态窗口法,构造了顾及全局最优路径的评价函数,基于该评价函数,应用动态窗口法,进行实时动态路径规划,在保证规划路径全局最优性的基础上,提高了平滑性及路径规划的局部避障能力。实验结果表明:与传统A~*算法相比,所提算法规划的路径更平滑,可实时动态避障,且能输出控制参数,这利于机器人的自动控制;与动态窗口法相比,所提算法能够保证规划路径的全局最优性,路径长度由28.879m缩短为22.285m。该研究对于移动机器人自主导航的应用具有重要的参考价值。     

改进的A~*算法在虚拟人路径规划中的应用

自动计算生成虚拟人的最优路径是虚拟人路径规划研究中的关键问题之一,针对这一问题对A*算法进行了分析、实现和改进.通过对估价函数进行加权处理,缩短了搜索路径,减少了搜索时间;并且引入"人工搜索标志"避免了重复搜索无效区域,能有效快速地逃离障碍物陷阱,使算法在未知环境中有效准确地找到可行性路径,进而对可行性路径进行优化得到最短路径,解决了虚拟人避障与导航问题.     

基于A*算法优化的无人水面艇路径规划

为了解决A*算法在无人水面艇路径规划中无约束条件导致的安全问题,提出一种对A*算法的搜索优化和平滑优化方法。首先,对电子海图数据中的海洋环境信息进行提取,采用栅格法建立路径搜索空间的海洋环境模型,并使用坐标对栅格统一编号;其次,引入安全距离约束对A*算法进行搜索优化;最后,通过引入转向角约束,消除冗余节点达到平滑优化的效果。实验结果表明,通过对A*算法的优化处理,提高了无人水面艇路径规划的安全性,满足无人水面艇在复杂环境中全局路径规划的需求。     

基于混合蛙跳算法的层次化群体路径规划

在复杂的群体运动场景中,传统路径规划方法具有计算量大、耗时长、效果生硬等缺点。为此笔者提出了一种层次化路径规划方法,将群体路径规划问题分为两个层次,在底层使用A*算法进行全局路径搜索,规划出一条从起始点到目标点的全局最优路径,使群智能算法进行上层局部路径规划时只考虑上层粒子间的碰撞;在上层采用混合蛙跳算法并结合多线程技术进行个体路径的动态规划。仿真实验结果表明：所提出的方法有效降低了群体路径规划中的算法复杂度和时间复杂度,在较为复杂场景下能够逼真和高效地进行群体运动仿真。     

基于CDT空间剖分的虚拟角色全局路径规划

针对大范围复杂虚拟城市环境中虚拟角色的自主导航问题,研究了虚拟城市环境的环境建模以及基于层次道路图的改进A*算法.用自适应剪切平面切割三维地物几何模型,把三维城市空间投影到2D平面空间,利用约束Delauny三角化方法剖分城市自由空间,通过调整约束边的长度调整提取道路图的精度,并构建顾及地形起伏特征的层次道路拓扑图;为适应基于层次道路图的路径搜索,对传统A*算法进行了改进.实验结果表明:该方法环境建模需求空间小,路径搜索效率高且体现了环境地形的起伏特征,可有效解决虚拟角色的全局路规划问题.     

基于物理规划的路径诱导方法

针对路径诱导过程中驾驶员的个性化需求,提出一种基于物理规划的路径诱导方法。首先,基于物理规划方法的基本思想,构建能够反映驾驶员个性偏好的路径诱导模型,包括构建路径评价的指标体系、设计偏好函数的数学表达式以及设计相应的偏好因子,为路径诱导提供了模型基础;然后,在构建交通路网数据库的基础上,通过设计合适的代价函数,利用A*算法搜索得到一条能够反映驾驶员个人偏好的最优路径。仿真结果表明:本文所设计的路径诱导方法能够满足驾驶员的个性化需求。