基于改进双向A^(*)算法的移动机器人路径规划研究OA
目的针对复杂环境下,解决传统A^(*)算法在复杂环境中搜索效率低、路径拐点多等问题,提出改进的双向A^(*)算法。方法该算法采用正向和反向动态扩展目标点,使用动态启发式函数,并将搜索领域从8邻域改进为24邻域的8个方向。为优化路径,引入多次三阶贝塞尔曲线进行路径平滑。结果在多障碍和复杂地图情境下,改进算法表现更高效。在路径规划中,快速找到优化路径,减少搜索节点和路径拐点,实验数据指标提升超过85%。结论改进的双向A^(*)算法具有更好的适应性和灵活性,适用于各类复杂环境的路径规划。其性能优势使其成为处理大规模、高复杂度地图的理想选择,为路径规划领域提供强有力的支持。
张学锋;胡伟鹏;石军花;姜兴龙
安徽工业大学特种重载机器人安徽省重点实验室,安徽马鞍山243032安徽工业大学特种重载机器人安徽省重点实验室,安徽马鞍山243032江苏省安全生产科学研究院,南京210042安徽工业大学特种重载机器人安徽省重点实验室,安徽马鞍山243032
信息技术与安全科学
A^(*)算法路径规划贝塞尔曲线启发函数24邻域
《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2026 (2)
P.146-155,10
安徽省教育厅重点实验室项目(TZJQR007-2023)安徽高校自然科学研究项目(2022AH050290).
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