改进A*算法的多约束航迹规划

针对当前航迹规划的研究偏于理论、规划效率不高的问题,从工程应用出发,分析了航迹规划的多种约束条件,提出了一种多约束条件下的快速航迹规划方法,设计了基于航向角有限离散变化思想的工程化搜索策略;改进了A*算法流程,采用结构体链表式的最小二叉堆技术管理OPEN表和CLOSE表,显著提高算法的规划效率;提出了删除航路点的航迹优化方法,对传统A*算法和改进的算法分别进行了仿真。结果表明,在多约束条件下,该方法显著提高了规划效率。

无人飞行器航迹规划的工程化稀疏A~＊算法

针对无人飞行器(unmanned aerial vehicle,UAV)低空突防的作战任务背景,结合工程实际,提出了一种面向工程化应用的稀疏A*算法求解航迹规划问题。考虑到UAV的机动性能、任务要求、作战环境威胁等因素,分别从UAV的最大转弯角度、最小直飞距离和最大航程等约束条件对稀疏A*算法的节点搜索策略进行了设计。针对以固定角度进入目标的任务要求,引入虚拟威胁圆满足UAV最大转弯角限制。同时,设计了航路点信息结构,并采用双向链表进行存储;提出了基于最小二叉堆的OPEN表维护方法,提高算法的实时性。最后,通过规划实例对方法进行了验证。

基于扩大搜索邻域A~*算法的平滑路径规划

针对A*算法规划路径长度不是最优和路径拐点较多的不足,提出一种扩大搜索邻域的改进A*算法;其次为提高算法寻路效率,利用最小二叉堆优化A*算法OPEN列表数据存储结构;最后采用三次均匀B样条曲线平滑处理改进A*算法规划路径。仿真实验表明:基于扩大搜索邻域和最小二叉堆的改进A*算法规划路径长度更短、路径拐点更少,且算法路径规划效率显著提高;三次均匀B样条曲线的后处理消除了路径上的尖峰拐点。

变电站巡检机器人路径规划智能算法优化

针对传统A*算法在进行变电站巡检机器人路径规划时,可能出现规划路径长度不是最优、不够平滑等问题,提出采用16邻域进行启发搜索,使搜索变为连续的、更多的方向,并用最小二叉堆对A*算法的OPEN列表进行存储,加快从OPEN列表中选出代价最小的节点速度。试验表明,16邻域A*算法在路径长度、规划时间以及优化效果等方面显著领先A*算法,在变电站路径规划方面具有较高的应用价值。

Dijkstra算法的改进及其在警用GIS中的实现

以Hashtable类作为图的存储结构,使用二叉最小堆实现了最小优先队列,充分发挥MapOb-jects2组件和.NET框架的优势并将二者有机结合,对原始的Dijkstra算法进行改进处理,并应用于警用GIS中,提高了系统使用效率.

一种Dijkstra算法的优化实现方法

以邻接链表和最小二叉堆的数据结构优化了Dijkstra算法的实现,改进后的Dijkstra算法运行时间有所减少,效率有所提高。