典型文献
融合安全A*算法与动态窗口法的机器人路径规划
文献摘要：
A*算法通过启发信息指引搜索方向,被广泛应用于移动机器人的路径规划,但其规划出的搜索路径存在冗余节点且与障碍物相近,无法满足动态避障需求.对标准A*算法进行改进,设计安全A*算法并融合动态窗口法进行路径规划.定义安全距离因子引入A*算法的启发函数中,提高算法规划路径的安全性,同时采用平面结构法对算法规划得到的路径进行优化,根据相邻节点与障碍物之间的位置关系判断该相邻节点间是否存在障碍物,由此减少路径拐点数,提高路径平滑度.由于当移动机器人处于未知环境时,仅靠A*算法不能避开障碍物到达目标点,因此借助动态窗口法的局部避障功能.通过安全A*算法规划全局最优路径节点坐标,设计融合子函数改进动态窗口法的评价函数,解决动态窗口法易陷入局部最优的问题.实验结果表明,在复杂环境中,该方法通过融合安全A*算法和动态窗口法,能够确保在安全路径基础上实时随机避障,使机器人安全到达终点.
文献关键词：
A*算法;安全距离因子;平面结构法;动态窗口法;路径规划
中图分类号：
作者姓名：
詹京吴;黄宜庆
作者机构：
安徽工程大学 电气工程学院,安徽 芜湖 241000;安徽省电气传动与控制重点实验室,安徽 芜湖 241000
文献出处：
引用格式：
[1]詹京吴;黄宜庆-.融合安全A*算法与动态窗口法的机器人路径规划)[J].计算机工程,2022(09):105-112,120
A类：
安全距离因子,平面结构法
B类：
机器人路径规划,启发信息,信息指引,搜索方向,移动机器人,划出,搜索路径,冗余节点,障碍物,动态避障,设计安全,义安,启发函数,规划路径,位置关系,拐点,提高路径,路径平滑,未知环境,仅靠,避开,标点,局部避障,避障功能,全局最优,最优路径,节点坐标,设计融合,合子,子函数,改进动态窗口法,评价函数,局部最优,复杂环境,全路径
AB值：
0.329436
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