【摘 要】
：
在动态未知环境下对机器人进行路径规划,传统A*算法可能出现碰撞或者路径规划失败问题。为了满足移动机器人全局路径规划最优和实时避障的需求,提出一种改进A*算法与Morphin
【基金项目】
：
天津市自然科学基金项目(18JCYBJC88400,18JCYBJC88300),天津市高等学校创新团队培养计划项目(TD13-5036).
论文部分内容阅读
在动态未知环境下对机器人进行路径规划,传统A*算法可能出现碰撞或者路径规划失败问题。为了满足移动机器人全局路径规划最优和实时避障的需求,提出一种改进A*算法与Morphin搜索树算法相结合的动态路径规划方法。首先通过改进A*算法减少路径规划过程中关键节点的选取,在规划出一条全局较优路径的同时对路径平滑处理。然后基于移动机器人传感器采集的局部信息,利用Morphin搜索树算法对全局路径进行动态的局部规划,确保更好的全局路径的基础上,实时避开障碍物行驶到目标点。MATLAB仿真实验结果表明,提出的动态路径规划
其他文献
目的:探讨子宫内膜癌(EC)发生卵巢转移的危险因素并构建预测模型。方法:选取2011年5月至2020年3月在江苏省苏州市第九人民医院治疗的376例EC患者作为研究对象,以术中观察和术
针对复杂的具有周期性结构的织物瑕疵检测,提出一种基于结构相似性与模板校正的织物瑕疵检测方法。通过图案的周期性,得到图案单位模板大小,再对图像自动分割,同时应用基于模板校正的方法以减少晶格之间未对准的影响,并构建均值模板。通过计算所有晶格间的结构相似性,并将相似关系通过传递闭包的方式得到等价关系,再进行晶格间的聚类。之后通过阈值分割方法,完成瑕疵区域的检测。通过实验表明,改进后的算法检测效果较好,本