融合改进A^(*)与DWA算法的机器人动态路径规划

作     者：刘建娟 薛礼啟 张会娟 刘忠璞 LIU Jianjuan;XUE Liqi;ZHANG Huijuan;LIU Zhongpu

作者机构：河南工业大学电气工程学院郑州450000 河南工业大学机电设备及测控技术研究所郑州450000 

基　　金：国家自然科学基金(61304259) 国家自然科学基金青年基金(51805148) 河南省高校青年骨干教师资助计划(2017GGJS071) 河南省科技攻关计划项目(192102210066) 河南工业大学河南省属高校基础研究基金(2019QNJH28) 河南工业大学青年骨干教师资助计划(21420120) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2021年第57卷第15期

页      码：73-81页

摘      要：传统A^(*)算法是移动机器人全局路径规划的常用算法之一,但是算法搜索效率低、规划路径转折点多、面对复杂环境中随机出现的动态障碍物无法实现动态路径规划。针对这些问题,在考虑全局最优的基础上将改进A^(*)与DWA算法融合,量化环境中的障碍物信息,根据此信息调节A^(*)算法启发函数的权重,提高算法的效率和灵活性。基于Floyd算法思想设计路径节点优化算法,删除冗余节点,减少转折,提高路径平滑度。基于全局最优设计DWA算法的动态窗口评价函数,用于区分已知障碍物和未知动态、静态障碍物,提取改进A^(*)算法规划路径的关键点作为DWA算法的临时目标点,在全局最优的基础上实现了改进A^(*)与DWA算法融合。实验结果表明,在复杂环境中,融合算法规划路径既能保证全局最优,又能及时有效地躲避环境中出现的动静态障碍物,实现复杂环境中的动态路径规划。

主 题 词：路径规划 改进A^(*)算法 DWA算法 融合算法 

学科分类：081104[081104] 08[工学] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.2103-0525

馆 藏 号：203104685...