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安全性A*算法融合动态窗口法的路径规划
文献摘要：
针对移动机器人在路径寻优过程中,传统A*算法搜索效率差、所规划路径缺乏安全性、拐点多、转角大且无法实现动态避障等问题,提出一种安全性A*算法和动态窗口法(dynamic window approach,DWA)结合的融合算法.全局路径规划中,在传统A*算法的评价函数中引入安全估值,并拓展启发式搜索邻域和精简搜索方向;进行二次路径优化,删除冗余节点,并平滑路径;运用改进的动态窗口评价函数,将安全性A*算法与动态窗口法融合实现机器人沿全局路径行进中的动态避障.仿真实验结果表明:改进A*算法相比文献算法在路径长度上和拐角数量上平均减少了2.39％和25％,并在动态复杂环境下验证了其动态避障效果,能满足机器人路径规划的实际需求,具有一定的应用价值.
文献关键词：
A*算法;全局路径;动态窗口法;动态避障
中图分类号：
作者姓名：
郭翰卿;付丽霞;张勇;毛剑琳;李勃
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明 650504;郑州大学信息工程学院,郑州 450000
文献出处：
引用格式：
[1]郭翰卿;付丽霞;张勇;毛剑琳;李勃-.安全性A*算法融合动态窗口法的路径规划)[J].兵工自动化,2022(12):41-48
A类：
B类：
算法融合,动态窗口法,移动机器人,路径寻优,搜索效率,规划路径,拐点,动态避障,dynamic,window,approach,DWA,融合算法,全局路径规划,评价函数,估值,启发式搜索,邻域,精简,搜索方向,路径优化,删除,冗余节点,平滑路径,径行,路径长,拐角,复杂环境,机器人路径规划
AB值：
0.400209
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