移动机器人路径规划安全A^(*)算法

针对移动机器人路径规划时安全性不高的问题,提出一种路径规划安全A^(*)算法.首先,通过扩展搜索邻域,减小路径转角角度,避免不必要的折角;然后,在启发式函数中引入新的评价指标,增加移动机器人与障碍物的距离.最后,提出安全性指数S,对路径安全性进行量化.通过MATLAB软件进行仿真对比,仿真结果表明:文中算法的路径质量和安全性更佳.

融合安全A^(*)算法和改进人工势场法的巡检机器人路径规划

大型仓储中心等货物密集的地方,安全性要求也更高。随着机器人技术的成熟,巡检机器人逐渐代替人工巡检,机器人路径规划算法也逐渐出现。本文针对巡检机器人,采取全局路径规划和局部路径规划相结合的方法,提出了一种融合安全A^(*)和人工势场法的算法,在A^(*)代价函数中添加安全距离,并选取安全A^(*)的关键节点加入到人工势场法中作为引力,引导巡检机器人前进。经过MATLAB仿真及障碍物实验,该方法规划出的路径较短且具有良好的避障能力,具有良好的性能。