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基于改进A^(*)算法和Bezier曲线的多机协同全局路径规划 被引量：29
1
作者 曹如月 张振乾 +3 位作者 李世超 张漫 李寒 李民赞 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期548-554,共7页
为了实现农田作业环境下的多机协同导航作业的远程调度管理,开展了基于改进A^(*)算法和Bezier曲线的全局路径规划研究。阐述了农田作业环境下的多机协同路径规划,多机协同路径规划分为全局路径规划和局部动态避障;利用改进A^(*)算法实... 为了实现农田作业环境下的多机协同导航作业的远程调度管理,开展了基于改进A^(*)算法和Bezier曲线的全局路径规划研究。阐述了农田作业环境下的多机协同路径规划,多机协同路径规划分为全局路径规划和局部动态避障;利用改进A^(*)算法实现了全局路径寻优和拐角优化,并基于Bezier曲线对全局路径进行了平滑处理;根据随机生成的障碍物环境地图和涿州试验农场环境地图,利用Matlab平台分别对全局路径规划算法进行了仿真试验。仿真结果表明,通过调节改进A^(*)算法中的权重w(n),搜索效率得到了明显提高,基于涿州试验农场的仿真试验中,优化后算法运行时间为0.832 s;通过对全局路径进行拐角优化,在路径长度相近的情况下,有效降低了转弯次数;同样,利用Bezier曲线进行路径平滑后,拐角处的尖峰得到了优化,确保农机在实际农田作业中平稳行进,初步满足了实时性和平滑性需求,为实现农田作业环境下的多机协同路径规划提供了基础。 展开更多
关键词 多机协同 全局路径规划 改进A^(*)算法 BEZIER曲线 拐角优化 路径平滑
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基于实际路网情境的配送车辆调度优化 被引量：8
2
作者 林鑫 邵乾虔 +2 位作者 杨珍花 徐奇 靳志宏 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第3期13-23,共11页
在实际路网情境下结合车道数、车道宽度、路口信号灯设置等路网物理特性,构建了考虑综合交通阻抗的多车型车辆调度模型,提出了两阶段求解策略:第1阶段设计了改进A-star精确解算法用于计算客户时间距离矩阵;第2阶段针对实际路网的特征设... 在实际路网情境下结合车道数、车道宽度、路口信号灯设置等路网物理特性,构建了考虑综合交通阻抗的多车型车辆调度模型,提出了两阶段求解策略:第1阶段设计了改进A-star精确解算法用于计算客户时间距离矩阵;第2阶段针对实际路网的特征设计了混合模拟退火算法求解调度方案。以大连市某配送中心运营实例进行路网情境仿真试验,结果表明:改进A-star算法较改进Dijkstra算法具有更短的路径搜索时间;混合模拟退火算法求解结果较实际调度方案优化了13.1%的综合成本;路网增流、区域拥堵和路段禁行三类路网情境均能对配送方案的车辆配置、路径选择、客户服务次序、作业时间和违约费用等5方面内容产生干扰,调度计划的制定需要详细考虑这些因素的变化。 展开更多
关键词 实际路网 车辆调度 时间距离矩阵 改进A-star算法 混合模拟退火算法
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基于改进A^(*)与TEB算法融合的移动机器人路径规划 被引量：5
3
作者 徐嘉骏 辛绍杰 邓寅喆 《计量与测试技术》 2022年第5期26-30,共5页
移动机器人在复杂环境中,利用传统A^(*)算法进行路径规划时,往往搜索效率低、转折点多、路径不平滑,且无法有效应对动态障碍物。本文提出了一种基于改进A^(*)与TEB算法融合的方案。通过设置虚拟膨胀区域、改进启发函数以及优化拐点选取... 移动机器人在复杂环境中,利用传统A^(*)算法进行路径规划时,往往搜索效率低、转折点多、路径不平滑,且无法有效应对动态障碍物。本文提出了一种基于改进A^(*)与TEB算法融合的方案。通过设置虚拟膨胀区域、改进启发函数以及优化拐点选取策略,提高了算法的搜索效率与安全性,然后在全局最优的前提下融合TEB算法,实现移动机器人的动态路径规划。实验验证,融合算法能够有效提高搜索效率,实现路径平滑及动态避障,且满足阿克曼机器人的约束要求,具有良好的可行性与适应性。 展开更多
关键词 路径规划 改进A^(*)算法 TEB算法 融合算法 阿克曼机器人
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丘陵山区田间道路智能农业装备的自主避障算法研究 被引量：4
4
作者 林先卬 李云伍 +2 位作者 赵颖 王月强 杨洪涛 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期77-86,共10页
由于丘陵山区田间道路复杂的环境,智能农业装备难以实现高安全性的自主避障功能.为此,融合多源传感器信息,提出一种基于栅格地图优化方法和改进A星算法的自主行驶避障方案.运用优化的Bresenham's算法和滚动更新原理投射障碍物位置信... 由于丘陵山区田间道路复杂的环境,智能农业装备难以实现高安全性的自主避障功能.为此,融合多源传感器信息,提出一种基于栅格地图优化方法和改进A星算法的自主行驶避障方案.运用优化的Bresenham's算法和滚动更新原理投射障碍物位置信息,使栅格地图更具有实时性和可靠性,形成一种动态栅格地图.改进的A星算法采用代价函数分别评估安全性、局部路径与全局路径的偏移度.最后,利用ROS系统进行离线仿真和实时真实道路试验.仿真和试验结果表明:规划路径的曲率波动范围较小,提出的栅格地图优化方法和改进的A星算法满足丘陵山区田间道路低速智能农业装备避障的安全要求. 展开更多
关键词 避障 动态栅格地图 改进A星算法 丘陵山区
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复杂多约束条件通航飞行垂直剖面规划方法 被引量：3
5
作者 王晓亮 马亚冰 +1 位作者 王鹏 吴仁彪 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1126-1133,共8页
为了解决复杂多约束条件下通航飞行器垂直剖面航迹规划问题,提出了一种基于改进A*算法的剖面规划方法。首先结合通航低空飞行特点,对涉及的飞行任务、地形信息和飞行器性能参数等多种约束条件进行建模;其次构建垂直剖面规划空间,采用目... 为了解决复杂多约束条件下通航飞行器垂直剖面航迹规划问题,提出了一种基于改进A*算法的剖面规划方法。首先结合通航低空飞行特点,对涉及的飞行任务、地形信息和飞行器性能参数等多种约束条件进行建模;其次构建垂直剖面规划空间,采用目标加权函数来建立航迹代价模型;最终通过改进A*算法生成满足复杂多约束条件的垂直剖面规划航迹。实验分析表明:在相同实验条件下,改进A*算法在解决复杂多约束条件下通航飞行器垂直剖面航迹规划问题方面优于传统路径规划方法。 展开更多
关键词 通航 航迹规划 改进A＊算法 垂直剖面 代价函数
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Bezier曲线与A-Star算法融合的火星探测器路径规划 被引量：1
6
作者 朱胜涛 戴娟 +1 位作者 刘海涛 李剑锋 《电子测量技术》 北大核心 2023年第19期69-75,共7页
使用移动探测器探索火星表面是各大航天国家探索火星的主流方式。为了得到探测器的安全路径,提出一种基于改进A^(*)算法的火星探测器路径规划算法。通过改进路径信息算法中的权重因子,优化传统算法的目标函数,可省略大量无价值的搜索路... 使用移动探测器探索火星表面是各大航天国家探索火星的主流方式。为了得到探测器的安全路径,提出一种基于改进A^(*)算法的火星探测器路径规划算法。通过改进路径信息算法中的权重因子,优化传统算法的目标函数,可省略大量无价值的搜索路径,缩短搜索的时间,提高搜索效率。相比于传统的路径规划该算法能缩短53.94%的时间;引入拐角优化算法,在路径长度基本一致的情况下,减少了全局路径中拐弯的次数;满足探测器高效稳定的运行需求,拐角优化后,转弯次数相能减少16.77%。通过四阶贝塞尔曲线对路径进行平滑处理,有效避免出现拐角尖峰,确保探测器在火星表面的平稳行进。 展开更多
关键词 路径规划 改进A^(*)算法 权重因子 拐角优化 四阶贝塞尔曲线
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一种与障碍物距离可控的水面无人艇路径规划方法 被引量：2
7
作者 杨兵 赵建森 +2 位作者 王胜正 谢宗轩 张学生 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2022年第6期209-215,共7页
[目的]为了解决水面无人艇(USV)路径规划中安全性和平滑性方面的问题,提出一种与障碍物距离可控的USV路径规划方法。[方法]首先,结合雷达图像生成栅格化环境信息,利用维诺场算法(VFA)为每个栅格添加危险势场并建立航行界限;其次,建立与... [目的]为了解决水面无人艇(USV)路径规划中安全性和平滑性方面的问题,提出一种与障碍物距离可控的USV路径规划方法。[方法]首先,结合雷达图像生成栅格化环境信息,利用维诺场算法(VFA)为每个栅格添加危险势场并建立航行界限;其次,建立与航行界限关联的危险度函数对A^(*)算法的评价函数进行改进,利用改进的A^(*)算法进行路径规划;最后,针对航行路径转向角较大的问题,采用梯度下降法(GDM)进行航行路径的平滑处理,得到满足USV实际航行要求的连续平滑路径。[结果]仿真结果表明,所提路径规划方法通过设置不同的航行界限可以实现路径与障碍物之间距离的控制且平滑性符合航行要求。[结论]该方法在USV路径规划过程中具有一定的合理性和有效性,可为USV自主避障决策提供参考。 展开更多
关键词 水面无人艇 路径规划 改进A^(*)算法 路径平滑 梯度下降法
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基于改进A_Star算法的移动机器人动态路径规划 被引量：3
8
作者 李杰 《黑龙江科学》 2023年第16期47-52,56,共7页
基于动态环境中的移动机器人路径规划及避障问题,提出了一种将全局路径规划与局部路径规划相结合的算法,即一种改进的A_Star算法,提高路径的平滑度,加快算法的收敛速度。研究了机器人在未知动态环境下的路径规划问题,将改进的A_Star算... 基于动态环境中的移动机器人路径规划及避障问题,提出了一种将全局路径规划与局部路径规划相结合的算法,即一种改进的A_Star算法,提高路径的平滑度,加快算法的收敛速度。研究了机器人在未知动态环境下的路径规划问题,将改进的A_Star算法与滚动窗口算法(DWA)相结合,该算法可以规划出全局最优路径,提供相应的指引点,利用滚动窗口法获取地图信息,从而在避开障碍物后规划出最优路径。在随机变化环境下通过仿真平台进行验证分析,结果表明,改进后的A_Star算法比传统的A_Star算法平均可提高70%的收敛时间,路径长度略微增加2.4%。融合算法能在全局路径规划的基础上实现局部避障功能,避障后能快速地贴近全局路径并到达目标点,具有有效性。 展开更多
关键词 机器人避障 路径规划 融合算法 改进A_star算法 DWA算法
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复杂战场环境下UCAV低空突防航迹规划 被引量：3
9
作者 周一叶 姚登凯 吴奇科 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2016年第9期123-126,146,共5页
无人作战飞机(UCAV)低空突防航迹规划是指利用地形和敌情信息,在满足UCAV各项约束条件的前提下设计出从起点至目标点的安全航线。传统的航迹规划方法将UCAV视为简单质点,对威胁空间采用大量简化处理,造成规划出的突防航迹安全性和可飞... 无人作战飞机(UCAV)低空突防航迹规划是指利用地形和敌情信息,在满足UCAV各项约束条件的前提下设计出从起点至目标点的安全航线。传统的航迹规划方法将UCAV视为简单质点,对威胁空间采用大量简化处理,造成规划出的突防航迹安全性和可飞性不高,难以保证UCAV在复杂战场环境下完成预定作战任务。提出一种威胁空间综合量化的方法,考虑UCAV动态RCS和防空系统联网威胁,建立基于势函数的威胁空间概率分布模型,根据UCAV的最小转弯半径、最小直飞距离和最大航程等UCAV性能约束对传统稀疏A*算法进行改进,达到有效裁剪搜索空间,提高搜索效率的目的。仿真结果表明,上述模型能真实仿真复杂战场环境,在获得较高精度的低空突防航迹的前提下提高UCAV航迹规划效率。 展开更多
关键词 无人作战飞机 航迹规划 复杂战场环境 改进稀疏A+算法
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