【摘 要】
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随着机器人技术的研究与发展,智能机器人渐渐由理论研究走向实际应用,其中最为人们关注的智能机器人非移动机器人莫属。路径规划技术作为移动机器人的重要组成部分,一直是广大学者的重点研究问题。路径规划算法分为全局路径规划算法及局部路径规划算法,全局路径规划算法无法躲避动态障碍物,局部路径规划算法规划时间过长。本文选用A*算法为研究对象,针对传统A*算法在复杂地图环境下进行路径规划时容易消耗大量时间,以及搜
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随着机器人技术的研究与发展,智能机器人渐渐由理论研究走向实际应用,其中最为人们关注的智能机器人非移动机器人莫属。路径规划技术作为移动机器人的重要组成部分,一直是广大学者的重点研究问题。路径规划算法分为全局路径规划算法及局部路径规划算法,全局路径规划算法无法躲避动态障碍物,局部路径规划算法规划时间过长。本文选用A*算法为研究对象,针对传统A*算法在复杂地图环境下进行路径规划时容易消耗大量时间,以及搜索范围过大、路径冗余点过多的缺点,提出蜜糖扩散法及二次冗余点去除等方法改进A*算法,并且提出将局部路径规划算法与A*算法相结合的混合路径规划方法,克服单一的全局路径规划和局部路径规划的缺点。改进A*算法的具体改进措施包括:首先根据蜜糖扩散法对地图进行预处理,将各地图栅格标记上气味素值,并以该气味素值为依据改进A*算法启发函数;然后在搜索过程中,根据当前节点与终点的相对位置按一定规则进行有方向性扩展,得到初始路径;规划出初始路径后先采用二次冗余点去除算法去除该路径上的冗余节点,将不能被去除的关键节点依次相连得到优化路径;然后使用自适应路径平滑算法对优化路径进行平滑处理,得到最终全局路径;最后将人工势场法融入到改进A*算法中,提出一种混合路径规划算法,以解决改进A*算法无法躲避动态障碍物的缺陷。为了验证本文方法的有效性,首先在MATLAB中进行二维仿真实验。然后在Gazebo软件中搭建三维仿真环境,以Turtlebot3-burger型机器人为仿真对象,使用混合路径规划算法进行路径规划。实验结果证明,混合路径规划算法与传统A*算法相比可以帮助机器人快速规划出一条安全性高、长度短的行驶路线,并能实现对动态障碍物的避障,证明了混合路径规划算法的有效性。
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