融合BASA*-IGA的自主机器人多任务路径规划OA

针对有限目标点的单一路径规划问题,提出一种融合双向交替搜索A*算法(bidirectional alternating search algorithm,BASA*)与改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)的混合算法。引入带有搜索缓冲区域的双向交替搜索机制,以提高A*算法在大规模环境中的路径搜索效率;考虑障碍物占比率改进启发式函数,增强算法对复杂环境的评估能力;运用IGA将多任务路径规划转化为离散优化问题,利用BASA*生成任务点之间的编码路径,结合随机遍历抽样选择操作、部分匹配交叉和变异操作,并考虑能耗约束的适应度函数确定目标点的最佳访问顺序。仿真实验结果表明:所提混合算法具备有效性,可为机器人多任务作业提供技术参考。