【摘 要】
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为了提高复杂环境下移动机器人路径的安全性,缩短搜索时间和路径长度,文中提出一种调和A*算法与七次样条插值曲线融合的路径规划方法.首先进行避障设计,在栅格地图下通过消除对角线与障碍物碰撞的路径提高A*算法的安全性;其次引入余弦方向因子改进启发式函数,通过约束搜索方向来减少搜索节点从而提高实时性;最后采用七次样条插值函数对路径进行平滑处理,形成一条连续的移动机器人行驶路径.经Matlab仿真验证,相较传统A*算法,文中算法有效地减少了27.05％的搜索节点,缩短了33.97％的搜索时间和3.63％的路径长度,
【机 构】
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云南民族大学 电气信息工程学院,云南 昆明 650500
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为了提高复杂环境下移动机器人路径的安全性,缩短搜索时间和路径长度,文中提出一种调和A*算法与七次样条插值曲线融合的路径规划方法.首先进行避障设计,在栅格地图下通过消除对角线与障碍物碰撞的路径提高A*算法的安全性;其次引入余弦方向因子改进启发式函数,通过约束搜索方向来减少搜索节点从而提高实时性;最后采用七次样条插值函数对路径进行平滑处理,形成一条连续的移动机器人行驶路径.经Matlab仿真验证,相较传统A*算法,文中算法有效地减少了27.05％的搜索节点,缩短了33.97％的搜索时间和3.63％的路径长度,提升了路径的搜寻效率,说明文中方法有效、可行.实验结果表明,改进的A*算法具有较快的收敛速度,能更快速地得到移动机器人最优路径,更符合实际的应用场景需求.
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