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基于改进混合A^(*)算法的无人船路径规划
1
作者 安焱恒 孙晓界 +3 位作者 唐治齐 徐林 张皓翔 慕东东 《沈阳理工大学学报》 2026年第1期31-35,43,共6页
针对传统A^(*)算法在无人船路径规划中存在转折点过多、路径平滑度不足以及规划效率低下等问题,提出一种改进的混合A^(*)算法。在搜索过程中交替运用四邻域和八邻域策略,有效减少路径中的转折点数量,增强路径探索的灵活性与全面性,突破... 针对传统A^(*)算法在无人船路径规划中存在转折点过多、路径平滑度不足以及规划效率低下等问题,提出一种改进的混合A^(*)算法。在搜索过程中交替运用四邻域和八邻域策略,有效减少路径中的转折点数量,增强路径探索的灵活性与全面性,突破单一邻域搜索的局限性;优化A^(*)算法的估价函数,将启发式搜索与路径优化策略相结合,提升路径规划的效率和适应性。实验结果表明,与传统A^(*)算法相比,改进后的混合A^(*)算法充分考虑了无人船的运动约束,在路径长度和探索节点数等方面均展现出优势,生成的路径更加平滑,对复杂环境的适应性更强。 展开更多
关键词 无人船 路径规划 混合A^(*)算法 四八邻域 交替搜索
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基于MATLAB的智能小车路径识别及其算法优化
2
作者 潘俊霖 邱健斌 许瑞 《汽车实用技术》 2025年第19期37-42,共6页
针对智能小车在复杂道路环境中存在的感知图像处理精度不足与路径识别抗干扰能力较差的问题,文章设计了一种融合大津法、八邻域边界追踪算法及中值滤波的多级优化方法,并通过MATLAB仿真验证方案有效性。所提方法通过三级处理机制实现系... 针对智能小车在复杂道路环境中存在的感知图像处理精度不足与路径识别抗干扰能力较差的问题,文章设计了一种融合大津法、八邻域边界追踪算法及中值滤波的多级优化方法,并通过MATLAB仿真验证方案有效性。所提方法通过三级处理机制实现系统性改进:采用动态阈值调整的原始大津法提升复杂光照下的图像分割精度,利用八邻域边界追踪算法对路径轮廓特征进行提取,结合中值滤波实现路径拓扑优化和噪声抑制,提升系统整体的抗干扰能力。实验表明,该方法使路径坐标标准差降低约50%,在提升图像处理精度的同时也显著强化了路径识别的鲁棒性,进而提高了智能小车的循迹可靠性。 展开更多
关键词 图像处理 路径识别 MATLAB 大津法 八邻域算法
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基于Canny边缘暗色化的水彩画模拟绘制 被引量：2
3
作者 葛照君 《现代电子技术》 北大核心 2019年第8期51-54,共4页
水彩画的模拟绘制具有一定的难度,为提高水彩画模拟绘制的效果,文中通过分析和研究传统水彩画绘制特征和基本绘制技法,确定水彩画模拟绘制的步骤:边缘提取和暗色化、水彩颜料自由扩散、流动图案产生、纸张纹理融合。提出一种基于Canny... 水彩画的模拟绘制具有一定的难度,为提高水彩画模拟绘制的效果,文中通过分析和研究传统水彩画绘制特征和基本绘制技法,确定水彩画模拟绘制的步骤:边缘提取和暗色化、水彩颜料自由扩散、流动图案产生、纸张纹理融合。提出一种基于Canny边缘检测和八邻域加权平均扩散算法的水彩画模拟绘制方法。利用形态学运算来实现水和色彩相互作用产生的流动图案,最后提出基于像素级的融合算法来实现纸张的纹理效果。从实验效果来看,该方法具有较好的模拟效果和执行效率。 展开更多
关键词 水彩画 模拟绘制 CANNY边缘检测 八邻域加权平均扩散算法 流动图案 图像融合
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基于车载激光点云的高精地图矢量化成图 被引量：13
4
作者 赵焰 曹聿铭 黄鹤 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第12期105-109,114,共6页
针对车载激光点云中对各特征物提取结果后矢量化成图时的自动化问题,本文基于双方向积分法实现了边缘检测及矢量化成图,旨在保证特征物基本特征的同时,也保证点云的绝对精度。将输入的特征点云进行离群点过滤,以保证外包框算法特征点云... 针对车载激光点云中对各特征物提取结果后矢量化成图时的自动化问题,本文基于双方向积分法实现了边缘检测及矢量化成图,旨在保证特征物基本特征的同时,也保证点云的绝对精度。将输入的特征点云进行离群点过滤,以保证外包框算法特征点云的准确度;将三维点云按照外包框算法投影至最优平面,为后续沿各方向积分提供输入;利用八邻域KD-tree算法求出样本特征点云的均值邻域半径,依据邻域半径对各方向积分提供积分域中的微分元;根据提供的微分元沿各方向进行积分,在该积分元内找到距平面最值的最优解;按照积分结果构建点云索引,并根据点云特征构建模型,最终得到高精地图的矢量化点云。试验证明了该方法在处理实际问题时的可行性。 展开更多
关键词 车载激光点云 外包框算法 双方向积分法 八邻域算法 离群点过滤
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基于A^(*)与三阶贝塞尔曲线的融合改进路径规划算法 被引量：3
5
作者 赵卫东 周大昌 《安徽工业大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期333-338,共6页
针对A^(*) 算法在路径规划中易穿越障碍物且存在拐点路径的问题,提出一种基于A^(*) 与三阶Bezier曲线的融合改进路径规划算法。在传统A^(*) 算法的基础上,通过向量平行原理删除路径上的冗余点,提升路径搜索效率;改进传统八邻域搜索,使... 针对A^(*) 算法在路径规划中易穿越障碍物且存在拐点路径的问题,提出一种基于A^(*) 与三阶Bezier曲线的融合改进路径规划算法。在传统A^(*) 算法的基础上,通过向量平行原理删除路径上的冗余点,提升路径搜索效率;改进传统八邻域搜索,使算法在搜索路径时跳过临近障碍物的待扩展点,降低路径穿越障碍的可能性;引入三阶Bezier曲线,优化改进算法规划的路径拐点;在C++编程环境下,进行2种不同障碍率的地图环境仿真实验,验证改进算法的有效性。结果表明:改进A^(*) 算法在保留原算法搜索效率的基础上,可有效提高路径避障的能力;引入的三阶Bezier曲线可使改进算法规划的路径更平滑、更符合机器人实际运动规划。 展开更多
关键词 A^(*)算法 改进八邻域搜索 三阶Bezier曲线 路径规划
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