基于一种改进a算法的移动机器人路径规划

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1、摘要：针对全局路径规划问题提出了一种改进的A*算法.首先，采用栅格方法建立环境模型，使用A*算法进行初步的路径规划.其次，针对A*算法规划的路径冗余点较多以及路径长度和转折角度较大的缺陷，提出将A*算法规划出的路径按较小的分割步长进行分割，得到一系列路径节点.最后，从起点开始依次用直线连接终点，当直线没有穿过障碍物时，则将中间路径点剔除，减小路径长度和转折角度.在仿真实验和实物实验中，分析和比较了本文算法与A*算法以及另一种改进A*方法.另外还研究了在不同障碍率、任务点数量和分割步长的情况下，本文算法与其他算法的优劣.结果表明，本文算

2、法能有效地减小路径长度和转折角度.关键词：移动机器人；路径规划；A*f法；栅格中图分类号：TP391.4文献标志码：AMobileRobotPathPlanningBasedonanImprovedA*AlgorithmSUNWeil,LVYunfengl，TANGHongweil，2，XUEMini(1.CollegeofElectricalandInformationEngineering，HunanUniversity，Changsha410082，China；2.DepartmentofElectricalEngineerin

3、g，ShaoyangUniversity，Shaoyang422000，China)Abstract：AnimprovedA*algorithmwaspresentedforglobalpathplanningofmobilerobot.Firstly,theenvironmentmodelwasdescribedusingthegridmethod,andthepreliminarypathwasobtainedbytraditionalA*algorithm.Secondly，thepathplannedbyA*methodwas

4、flawwithmuchredundantpoints，largepathlength,andturningangle.Theoriginalpathwaspartitionedbytinysteptoobtainaseriesofpathpoint.Thefinishpointfromthestartpointwasconnectedbyusingstraightlineinsequence.Todecreasethepathlengthandturningangle,thepathnodecanberemovediftherear

5、enoobstaclesontheline.Theanalysisandcomparisonbetweentheproposedalgorithm,traditionalA*algorithmandanotherimprovedA*methodwerethengiveninthesimulationexperimentandphysicalexperiments.Additionally，themeritsoftheproposedalgorithmandotheralgorithmswerecomparedwhentheobstac

6、lerate,amountoftaskpoint，andsteplengthweredifferent.Theexperimentresultsshowthattheproposedalgorithmeffectivelyreducesthepathlengthandturningangle.Keywords：mobilerobot；pathplanning；A*algorithm；gridmethod路径规划问题一直是智能机器人领域的一个研宄?岬?.移动机器人路径规划是指机器人基于机载传感器获得的环境信息规划出一条从起点到终点的无碰

7、、安全的可行路径，并在此基础上尽可能地优化路径[1].移动机器人路径规划主要解决以下三个问题：第一是规划出的路径能使机器人从起点运动到终点；第二是采用相应的算法使得机器人能够避开环境中的障碍物;第三是在满足前面两点要求的基础上，尽可能地优化机器人的运动轨迹，通常是以规划出的路径最短作为优化目标[2].根据机器人对环境信息的感知程度，路径规划问题分为全局路径规划和局部路径规划.前者是指机器人在拥有全部环境信息的基础上进行的路径规划，又称为离线路径规划；后者是指机器人在只有部分环境信息的基础上进行的路径规划，又称为在线路径规划[3].本文

8、主要讨论全局路径规划.移动机器人路径规划的研宄起始于20世纪70年代，到目前为止，己有大量的研究成果.针对全局路径规划，主要方法有可视图法、拓扑学法、人工智能算法和栅格法［4］.文献［5］针对自由空间法当环境发生变化时，