摘要
为了满足机器人路径规划中全局最优性和路径平滑性的性能要求,文章提出了一种新的jump-A∗算法与动态窗口法的融合算法。先利用跳跃点搜索法、曼哈顿距离与欧氏距离定义的新距离评价函数对A∗算法进行优化,得到全局路径信息;再以动态窗口方法为核心,通过整合全局路径信息,安全地规划出高平滑度的全局最优路径。
In order to meet the performance requirements of global optimality and path smoothness in robot path planning,a new fusion algorithm of jump-A∗algorithm and dynamic window method is proposed.Firstly,the A∗algorithm is optimized by using the jump point search method and the new distance evaluation function defined by Manhattan distance and Euclidean distance to obtain the global path information.Then take the dynamic window approach as the core by integrating the global path information to safely plan a global optimal path with high smoothness.
作者
杨伟煌
王容霞
Yang Weihuang;Wang Rongxia(Guangzhou Nanyang Polytechnic College,Guangzhou 510900,China)
出处
《无线互联科技》
2022年第4期99-101,共3页
Wireless Internet Technology
基金
2020年广东省青年创新人才项目,项目名称:基于深度学习的水面漂浮垃圾收集系统设计与实现,项目编号:2020KQNCX244
2020年广州南洋理工职业学院校级科研项目,项目名称:基于深度学习的收集水面漂浮垃圾算法研究,项目编号:NY-2020KYYB-11
2019年广州南洋理工职业学院创新科研团队项目,项目名称:大数据与智能计算创新科研团队,项目编号:NY-2019CQTD-02。
