应用于机器人路径规划的双向时效A*算法

发布时间：2021-10-02 02:26

　　针对时效A*算法为了大幅减少算法时间,导致路径规划长度增加和路径锯齿过多的问题,提出一种改进的双向时效A*算法,该方法从起点和终点同时运行时效A*算法寻找路径,并采用多近邻栅格距离计算方案;同时,根据不同环境地图对传统A*算法、时效A*算法和双向时效A*算法运行结果进行对比研究及分析;最后,制定算法时间、路径长度两个指标来评判算法的优劣。实验结果显示,双向时效A*算法相对于传统A*算法,算法时间最大减少76. 8%,相对于时效A*算法,时间最大减少55. 4%,并解决了时效A*算法规划路径距离增加、路径不够平滑的问题。 

【文章来源】：计算机应用研究. 2019,36(03)北大核心CSCD

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 时效A*算法
2 双向时效A*算法
    2.1 算法近邻栅格改进
    2.2 算法改进流程
3 仿真结果与分析
    3.1 路径规划结果对比分析
    3.2 算法效率与路径长度对比分析
    3.3 小结
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]单边矩形扩展A*算法[J]. 李冲,张安,毕文豪.  机器人. 2017(01)
[2]基于改进人工势场法的机器人避障及路径规划研究[J]. 徐飞.  计算机科学. 2016(12)
[3]求解指路标志指引路径规划问题的改进人工蜂群算法[J]. 郑健,黄敏,张腾,刘芳.  计算机应用研究. 2017(08)
[4]基于向量场的移动机器人动态路径规划[J]. 徐腾飞,罗琦,王海.  计算机科学. 2015(05)
[5]一种可搜索无限个邻域的改进A*算法[J]. 辛煜,梁华为,杜明博,梅涛,王智灵,江如海.  机器人. 2014(05)
[6]基于多目标A*算法的游戏NPC路径规划[J]. 刘大瑞,钱程,林涛.  计算机应用研究. 2014(08)



本文编号：3417822