双向跳点搜索算法的移动机器人全局路径规划研究

发布时间：2021-10-07 19:16

　　针对跳点搜索算法在移动机器人全局路径规划中预处理规则存在不安全、路径搜索时间长和内存消耗大等问题,提出了一种双向跳点搜索算法的全局路径规划方法。该方法改进了跳点筛选规则,且从两个方向交替进行路径搜索,使得路径搜索时间和扩展节点大大减少,同时也提高了机器人的安全。为验证该算法的有效性,使用不同规格的栅格地图进行了仿真实验,仿真结果表明,双向跳点搜索算法的路径搜索时间比跳点搜索算法短,且栅格地图越大,效果越明显。最后在实际的移动服务机器人中进行了导航实验,实验结果证明双向跳点搜索算法比跳点搜索算法的路径搜索时间减少约30%,且安全性高。 

【文章来源】：机械科学与技术. 2020,39(10)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于优化遗传算法的移动机器人路径规划[J]. 王功亮,王好臣,李振雨,李家鹏.  机床与液压. 2019(03)
[2]基于一种混合遗传算法的移动机器人路径规划[J]. 裴以建,杨亮亮,杨超杰.  现代电子技术. 2019(02)
[3]基于改进多步长蚁群算法的机器人路径规划[J]. 张原艺,章政,王泉.  计算机工程与设计. 2018(12)
[4]基于改进A*算法的移动机器人路径规划[J]. 赵晓,王铮,黄程侃,赵燕伟.  机器人. 2018(06)
[5]局部环境增量采样的服务机器人路径规划[J]. 陈彦杰,王耀南,谭建豪,毛建旭.  仪器仪表学报. 2017(05)
[6]基于动态反馈A*蚁群算法的平滑路径规划方法[J]. 黄辰,费继友,刘洋,李花,刘晓东.  农业机械学报. 2017(04)
[7]一种动态搜索策略的蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用[J]. 游晓明,刘升,吕金秋.  控制与决策. 2017(03)
[8]利用跳点搜索算法加速A*寻路[J]. 邱磊.  兰州理工大学学报. 2015(03)
[9]基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法[J]. 刘建华,杨建国,刘华平,耿鹏,高蒙.  农业机械学报. 2015(09)
[10]动态环境下基于模糊逻辑算法的移动机器人路径规划[J]. 李擎,张超,韩彩卫,张婷,张维存.  中南大学学报(自然科学版). 2013(S2)



本文编号：3422619