基于改进A^(*)算法的移动机器人全局最优路径规划

在栅格地图环境下,传统A^(*)算法搜索路径时选取的路径点受限于栅格中心,并且路径的转折角度固定为特定的离散值,因此存在长度非最优以及冗余转折较多的问题。为此,提出一种新启发搜索策略下的改进A^(*)算法。在探索当前节点的每个邻域节点时,将邻域点父节点的选取范围扩大到从当前点至起始点的整个支路,采用邻域点与支路上的点直接相连的方式,找到所需真实代价G最小的安全路径,此时支路上对应的点便为该邻域点的父节点。实验结果表明,改进算法能够有效提高路径质量,即规划的路径长度更短、转折更少。与此同时,真实代价G和预估代价F之间的偏差降低,启发函数的启发能力增强,寻路效率也有所提高。

基于物联网的中小学物流机器人科技创新教育

近年来,为了提高科教机器人的应用范围和教育质量,设计了一种低成本模块化的物流机器人和教育平台,提高了应用场景同时也为机器人教育提供了更多选择,针对目前科教机器人存在的问题,建立智能物流管理系统和教育平台,利用SAR SLAM技术解决机器人未知领域的路径规划问题,然后利用模块化接口专项训练机器人的各个模块在各大领域的作用,提升了寻路效率,降低了货物配送的差错率,并且在各个领域适应性更强。