基于改进A*与TEB算法融合的移动机器人路径规划

摘要：

移动机器人在复杂环境中,利用传统A*算法进行路径规划时,往往搜索效率低、转折点多、路径不平滑,且无法有效应对动态障碍物.本文提出了一种基于改进A*与TEB算法融合的方案.通过设置虚拟膨胀区域、改进启发函数以及优化拐点选取策略,提高了算法的搜索效率与安全性,然后在全局最优的前提下融合TEB算法,实现移动机器人的动态路径规划.实验验证,融合算法能够有效提高搜索效率,实现路径平滑及动态避障,且满足阿克曼机器人的约束要求,具有良好的可行性与适应性.

关键词：路径规划、改进A*算法、TEB算法、融合算法、阿克曼机器人

所属期刊栏目：49

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：26-30