融合改进A*和DWA算法的物流机器人自主导航及路径规划研究

本文提出了一种融合改进A*算法和DWA算法的物流机器人自主导航及路径规划方法。改进A*算法引入航向角策略和Floyd算法优化,生成平滑高效的全局路径;改进DWA算法引入全局路径因素和自适应窗口机制,实现实时避障与全局引导。实验结果表明,这种融合改进算法相比传统A*和DWA算法,任务完成率提高8.2%,平均用时缩短14.4%,平均能耗降低21.7%,显著提升了物流机器人在复杂动态环境中的导航性能。