针对跳点搜索(jump point search,JPS)路径规划算法在大尺度复杂场景下存在内存资源消耗较大、路径结果平滑度较低且路径过于靠近障碍物等问题,提出融合安全势场等级函数与优化Floyd算法的改进JPS算法。首先建立了安全等级函数对栅格地...针对跳点搜索(jump point search,JPS)路径规划算法在大尺度复杂场景下存在内存资源消耗较大、路径结果平滑度较低且路径过于靠近障碍物等问题,提出融合安全势场等级函数与优化Floyd算法的改进JPS算法。首先建立了安全等级函数对栅格地图中的栅格状态进行重新赋值构建安全等级地图;然后改进了启发式函数,引入目标与主方向两项偏置函数项结合安全等级函数项,进一步减少对称性搜索带来的时间消耗,改善了所规划路径的安全程度;其次通过添加二次平滑算法流程优化了Floyd算法;最后结合B-spline样条插值法,进一步提高了改进算法所规划路径的平滑程度。仿真实验验证了改进优化算法在内存资源消耗、路径长度、路径平滑程度以及路径安全程度都有显著提升。展开更多
针对传统全局路径规划中扩展节点多、寻路时间长等问题,提出一种基于JPS+(jump point search plus)算法的全局路径规划算法,旨在提高机器人在复杂环境的智能性、高效性的要求。首先引入了一种基于密度的判断障碍物角点规则,实现对于主...针对传统全局路径规划中扩展节点多、寻路时间长等问题,提出一种基于JPS+(jump point search plus)算法的全局路径规划算法,旨在提高机器人在复杂环境的智能性、高效性的要求。首先引入了一种基于密度的判断障碍物角点规则,实现对于主要跳点的识别数目,减少搜索路径过程中的可扩展节点,同时在路径求解过程中对目标跳点的判定规则进行了修改,最终实现了减少计算量、缩短计算时长的目标。为验证所提改进型JPS+算法的有效性,将A、JPS+算法在不同类型地图中与改进型JPS+算法进行了比较。仿真结果表明,改进型JPS+算法与A算法相比,在路径长度、寻路时间和扩展节点数量上都有明显改进;在生成相同路径的基础上,与传统JPS+算法相比,在障碍物占比33.25%的地图中搜索时间降低了7.58%,节点扩展数量减少了9.38%,能够满足移动机器人快速全局路径规划的要求。展开更多
通过构建正六边形栅格地图,并修改传统跳点搜索(jump point search,JPS)算法的邻居剪枝、强制邻居判断的规则和JPS策略,提出一种新的正六边形栅格JPS算法,并且利用该算法解决智能体在环境地图存在障碍物时的路径规划问题。利用Pycharm...通过构建正六边形栅格地图,并修改传统跳点搜索(jump point search,JPS)算法的邻居剪枝、强制邻居判断的规则和JPS策略,提出一种新的正六边形栅格JPS算法,并且利用该算法解决智能体在环境地图存在障碍物时的路径规划问题。利用Pycharm平台进行仿真研究,并与传统正方形栅格A*算法和JPS算法进行路径规划仿真比较,结果表明正六边形栅格JPS算法可更好地实现路径规划,所规划出的路径可避免穿越墙角的不安全行为、减少转向次数,且该算法可减少路径规划时间,提高了路径规划的质量和效率。展开更多
文摘针对跳点搜索(jump point search,JPS)路径规划算法在大尺度复杂场景下存在内存资源消耗较大、路径结果平滑度较低且路径过于靠近障碍物等问题,提出融合安全势场等级函数与优化Floyd算法的改进JPS算法。首先建立了安全等级函数对栅格地图中的栅格状态进行重新赋值构建安全等级地图;然后改进了启发式函数,引入目标与主方向两项偏置函数项结合安全等级函数项,进一步减少对称性搜索带来的时间消耗,改善了所规划路径的安全程度;其次通过添加二次平滑算法流程优化了Floyd算法;最后结合B-spline样条插值法,进一步提高了改进算法所规划路径的平滑程度。仿真实验验证了改进优化算法在内存资源消耗、路径长度、路径平滑程度以及路径安全程度都有显著提升。
文摘针对传统全局路径规划中扩展节点多、寻路时间长等问题,提出一种基于JPS+(jump point search plus)算法的全局路径规划算法,旨在提高机器人在复杂环境的智能性、高效性的要求。首先引入了一种基于密度的判断障碍物角点规则,实现对于主要跳点的识别数目,减少搜索路径过程中的可扩展节点,同时在路径求解过程中对目标跳点的判定规则进行了修改,最终实现了减少计算量、缩短计算时长的目标。为验证所提改进型JPS+算法的有效性,将A、JPS+算法在不同类型地图中与改进型JPS+算法进行了比较。仿真结果表明,改进型JPS+算法与A算法相比,在路径长度、寻路时间和扩展节点数量上都有明显改进;在生成相同路径的基础上,与传统JPS+算法相比,在障碍物占比33.25%的地图中搜索时间降低了7.58%,节点扩展数量减少了9.38%,能够满足移动机器人快速全局路径规划的要求。
文摘通过构建正六边形栅格地图,并修改传统跳点搜索(jump point search,JPS)算法的邻居剪枝、强制邻居判断的规则和JPS策略,提出一种新的正六边形栅格JPS算法,并且利用该算法解决智能体在环境地图存在障碍物时的路径规划问题。利用Pycharm平台进行仿真研究,并与传统正方形栅格A*算法和JPS算法进行路径规划仿真比较,结果表明正六边形栅格JPS算法可更好地实现路径规划,所规划出的路径可避免穿越墙角的不安全行为、减少转向次数,且该算法可减少路径规划时间,提高了路径规划的质量和效率。
