粗糙域Voronoi图离散生成算法研究

Voronoi图是计算几何的一个重要分支,粗糙域Voronoi图是Voronoi图概念在复杂生成面上的扩展。提出了粗糙域Voronoi图的概念并利用A*算法计算生成面上点与各母点的最短路径对其进行离散生成。为了降低粗糙域Voronoi图离散生成算法的复杂度,对粗糙域下A*算法估价函数权值与粗糙域粗糙特性的关系进行了深入探索。实验结果表明,A*算法估价函数权值与粗糙域粗糙特性正相关,并以此获得A*算法估价函数的最优权,大大降低了粗糙域Voronoi图离散生成算法的复杂度。

移动机器人全局路径规划算法的研究

全局路径规划是移动机器人要解决的重要问题,较好的路径搜索算法可以迅速搜索有效路径,提升移动机器人的智能性,提升用户体验。针对目前移动机器人行为决策能力较弱的问题,着重研究移动机器人的全局路径规划问题,通过研究盲目式搜索算法、A*算法和遗传算法,分析了3种算法在解决路径规划问题中的优劣,使用A*算法在Unity平台上虚拟移动机器人的全局路径规划模块,并且使用贪婪平滑算法优化A*算法产生的多余路径,路径搜索的效率较高,移动机器人的智能性和真实感较好。

基于GIS地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划实现条件的限制,提出基于GIS(geographic information system)地图的移动机器人路径规划.该方法应用改进A*算法,较好地实现了移动机器人的最优路径规划.在任意给定的地图中,只要确定了机器人的起点和终点,就可以找到该机器人在实际工作环境中符合需求的路径规划轨迹.应用VC++编程进行实验,证明了该方法的有效性.