基于改进A^(*)算法的自适应路径规划研究OA
针对传统A^(*)算法在启发式函数选择和局部障碍物应对方面的局限,提出了两项关键改进。首先,引入动态加权系数,优化启发式函数,减少搜索节点,提升效率,避免局部最优问题。其次,融合触须法,实现全局与局部规划的协同,提高路径规划的精度和鲁棒性。仿真实验表明,改进后的算法在路径长度、搜索效率和鲁棒性上均优于传统A^(*)算法,特别是在复杂火场环境中消防机器搜索节点相较于改进前减少约60%。这一研究对提升消防机器人导航性能具有重要意义,并为其他路径规划领域提供新思路。
张宸威;黄平;张国恒;金志华;陈钰杰;宗蔓祺;迟家俊;邱志川
沈阳工业大学电气工程学院,辽宁沈阳110870沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110870沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110870沈阳工业大学软件学院,辽宁沈阳110870沈阳工业大学电气工程学院,辽宁沈阳110870沈阳工业大学电气工程学院,辽宁沈阳110870沈阳工业大学电气工程学院,辽宁沈阳110870沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110870
计算机与自动化
消防机器人路径规划A^(*)算法触须法动态加权系数
《通信与信息技术》 2025 (1)
P.43-45,122,4
辽宁省自然科学基金联合基金(面上资助计划项目)(项目编号:2023-MSLH-261)辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(面上项目)(项目编号:LJKMZ20220477)。
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