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题名基于动态视场的深度启发改进3维A*算法
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作者
黄书峤
伍锡如
黄国明
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机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
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出处
《机器人》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期513-523,共11页
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基金
国家自然科学基金(62263005)
广西自然科学基金(2020GXNSFDA238029)
+3 种基金
广西高校人工智能与信息处理重点实验室开放基金重点项目(2022GXZDSY004)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2023YCXS124)
桂林电子科技大学科学研究基金(UF23006Y)
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2024KY0222)。
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文摘
针对A*算法在山地场景下因启发函数建模不准确导致搜索效率低的问题,提出基于动态视场的深度启发改进3维A*算法。该改进A*算法以一种深度启发网络构建启发函数模型,并从泛化能力和建模精度两方面优化模型的性能。在提高泛化能力方面,设计一种局部动态视场模型,增强深度启发网络对关键地形信息的抓取能力,进而使其适应各种不同地形场景;在提高建模精度方面,设计一种基于距离权重因子的损失函数模型,缩小3维场景下深度启发网络对远距离路径的代价估计偏差。仿真实验表明,所提出的算法相比于现有基于深度学习法改进的A*算法,在3维场景下的路径代价预测精度平均提高45.2%,平均搜索效率提升12.8%,平均路径质量提升1.2%;对比现有基于经验建模法改进的A*算法,搜索效率亦有明显提高。
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关键词
3维路径规划
A*算法
启发函数
动态视场
山地移动机器人
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Keywords
3D path planning
A∗algorithm
heuristic function
dynamicfield-of-view
mountain mobile robot
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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