目的化工园区救援机器人的路径规划是目前研究的热点,针对救援机器人在路径规划中使用传统A^(*)算法存在遍历冗余节点、内存消耗较大和运算速度较慢的问题,提出一种改进的A^(*)算法。方法设计了自适应权重评价函数,用于动态调整实际代价...目的化工园区救援机器人的路径规划是目前研究的热点,针对救援机器人在路径规划中使用传统A^(*)算法存在遍历冗余节点、内存消耗较大和运算速度较慢的问题,提出一种改进的A^(*)算法。方法设计了自适应权重评价函数,用于动态调整实际代价,以提升算法的效率与收敛速度;采用跳点搜索策略(Jump Point Search,JPS)来筛选跳点,降低内存消耗和节点估计;运用三次均匀B样条曲线对优化后的路径进行处理,提高救援机器人前进的稳定性和可行性。结果通过构建化工园区Unity3D仿真场景,对救援机器人路径规划问题进行仿真研究,仿真结果表明:改进后的A^(*)算法展现出较高的效率及准确性。结论该算法为化工园区救援机器人的路径规划提供了一种更高效、更智能的解决方案,满足化工园区路径快速规划的需求。展开更多
文摘目的化工园区救援机器人的路径规划是目前研究的热点,针对救援机器人在路径规划中使用传统A^(*)算法存在遍历冗余节点、内存消耗较大和运算速度较慢的问题,提出一种改进的A^(*)算法。方法设计了自适应权重评价函数,用于动态调整实际代价,以提升算法的效率与收敛速度;采用跳点搜索策略(Jump Point Search,JPS)来筛选跳点,降低内存消耗和节点估计;运用三次均匀B样条曲线对优化后的路径进行处理,提高救援机器人前进的稳定性和可行性。结果通过构建化工园区Unity3D仿真场景,对救援机器人路径规划问题进行仿真研究,仿真结果表明:改进后的A^(*)算法展现出较高的效率及准确性。结论该算法为化工园区救援机器人的路径规划提供了一种更高效、更智能的解决方案,满足化工园区路径快速规划的需求。
