【摘 要】
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为了解决传统A~*算法规划路径时未考虑到障碍物分布对路径选取的影响,文中提出了一种改进的A~*算法。将人工势场的思想与传统的A~*算法相结合,对栅格地图中的障碍物赋予斥力场函数并计算周围栅格的斥力大小,进行路径搜索时将栅格的斥力大小引进到A~*算法的评价函数当中以改进A~*算法的搜索能力。通过MATLAB仿真和Turtlebot机器人的实验结果表明,与传统的A~*算法相比,改进后的新算法与人工势场
【机 构】
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广西大学机械工程学院 南宁530004;广西制造系统与先进制造技术重点实验室 南宁530004;广西大学机械工程学院 南宁530004
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为了解决传统A~*算法规划路径时未考虑到障碍物分布对路径选取的影响,文中提出了一种改进的A~*算法。将人工势场的思想与传统的A~*算法相结合,对栅格地图中的障碍物赋予斥力场函数并计算周围栅格的斥力大小,进行路径搜索时将栅格的斥力大小引进到A~*算法的评价函数当中以改进A~*算法的搜索能力。通过MATLAB仿真和Turtlebot机器人的实验结果表明,与传统的A~*算法相比,改进后的新算法与人工势场算法相结合,规划出了更优的路径,提高了路径规划效率,且搜索速度提高了13.40%～29.68%,路径长度
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