融合改进A*算法和Morphin算法的移动机器人动态路径规划
在动态未知环境下对机器人进行路径规划,传统A*算法可能出现碰撞或者路径规划失败问题.为了满足移动机器人全局路径规划最优和实时避障的需求,提出一种改进A*算法与Morphin搜索树算法相结合的动态路径规划方法.首先通过改进A*算法减少路径规划过程中关键节点的选取,在规划出一条全局较优路径的同时对路径平滑处理.然后基于移动机器人传感器采集的局部信息,利用Morphin搜索树算法对全局路径进行动态的局部规划,确保更好的全局路径的基础上,实时避开障碍物行驶到目标点.MATLAB仿真实验结果表明,提出的动态路径规划方法在时间和路径上得到提升,在优化全局路径规划的基础上修正局部路径,实现动态避障提高机器人达到目标点的效率.
移动机器人、A*算法、改进A*算法、Morphin搜索树算法、全局路径规划、局部路径规划、动态路径规划、实时避障
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TP242(自动化技术及设备)
天津市自然科学基金项目;天津市高等学校创新团队培养计划项目
2020-10-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
546-552