【摘 要】
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目前航站楼存在布局复杂、旅客周转量大、机场服务人员不能快速响应旅客需求等问题。智能机器人技术的引入能够有效提高机场服务效率,缩短旅客过站时间。路径规划是智能机器人的核心技术之一,本文根据原有路线规划算法所面临的搜索路线远、费时长、路线不均匀等困难,给出了两种路线规划的优化算法并加以实践证明。本文针对机场候机楼室内智能机器人的路径规划提出了基于A*算法、改进的动态窗口算法及两种算法融合的方法。针对传
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目前航站楼存在布局复杂、旅客周转量大、机场服务人员不能快速响应旅客需求等问题。智能机器人技术的引入能够有效提高机场服务效率,缩短旅客过站时间。路径规划是智能机器人的核心技术之一,本文根据原有路线规划算法所面临的搜索路线远、费时长、路线不均匀等困难,给出了两种路线规划的优化算法并加以实践证明。本文针对机场候机楼室内智能机器人的路径规划提出了基于A*算法、改进的动态窗口算法及两种算法融合的方法。针对传统A*算法搜索的路径冗长、搜索节点数量大的问题,采用不同距离计算方式得出最优距离计算方式,改变A*启发函数的权重值进行实验,得出最佳权重值,以此优化A*算法,提高算法搜索效率。由于DWA算法容易出现局部锁死的情况,通过模糊方法对所有输入变量进行模糊化处理,并按照确定的目标导向模糊原则和目标避障模糊原则,再经过组合运算得出最优模型的权重系数α、β、γ的形式,从而实现了DWA算法的优化。最后将改进的A*算法与改进的DWA算法进行融合实验,结合A*算法和DWA算法优势,在全局最优的路径下,进行局部环境的避障,并在Gazebo仿真环境中进行实验。实验表明,A*算法与DWA算法融合之后的算法能够结合二者的优点,规划出一条路径短、平滑、效率高的全局路径。
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