融合改进A*算法和动态窗口法的全局动态路径规划

为解决移动机器人路径规划难题,设计了融合改进A*算法和动态窗口法的全局动态路径规划方法。首先,基于传统A*算法结合JPS算法对子节点进行扩展跳跃,提高路径规划效率;其次,结合Floyd算法对所规划路径进行平滑优化;最后,融合动态窗口法使A*算法可进行全局动态路径规划。基于Matlab平台将全局动态路径规划算法在8种规格栅格地图中进行仿真实验。分析结果得知,融合算法在效率和平滑性上得到极大改善,且可进行动态避障,融合改进后的全局动态路径规划算法具有明显优秀的路径规划能力。

基于改进蚁群与动态窗口法的AGV动态路径规划

针对全局静态路径规划算法无法有效躲避动态障碍物、局部动态路径规划算法缺少全局环境信息指导规划路径质量差或无法成功到达目标点等问题,提出了一种结合改进蚁群算法和动态窗口法的全局动态路径规划算法,实现在动态环境中的全局最优路径实时规划。对传统蚁群算法提出了初始信息素不均匀、双向分布、引入放大系数A增大相邻栅格启发信息差异、选择最优路径时考虑转弯次数的影响等改进策略;改进动态窗口法的距离评价子函数和初始航向角;提取改进蚁群算法规划的全局最优路径的转折点作为子目标点来引导动态窗口法沿着全局最优路径方向进行实时动态路径规划。经过不同环境下的仿真实验结果表明,提出的全局动态路径规划算法可以通过实时动态路径规划实现有效躲避动态障碍物的同时规划全局最优路径。