基于改进A-star算法的轮椅无障碍出行路径规划策略研究

随着当前城市出行空间环境的复杂化,针对轮椅无障碍出行路径规划问题,文章提出一种基于改进A-star算法的轮椅无障碍出行路径规划策略。首先分析轮椅出行路径的影响因素,通过结合出行障碍以及出行时间两种影响因素将出行地图进行栅格化处理,同时将出行障碍函数融入A-star算法的成本函数中,实现对A-star算法的改进。最后通过实例进行仿真验证,结果表明:改进后的A-star算法可以有效地考虑轮椅出行障碍,并规划出合适的轮椅出行路径,验证了文章所提出策略的有效性。

一种改进搜索的A-star算法

针对移动机器人在大规模复杂环境中规划速度慢、计算量大等问题,提出一种改进A-star路径规划算法。引入双向跨节点搜索机制,从原始起点和终点开始,分别以对向当前节点作为目标点进行搜索,优化寻路方向并缩减搜索节点数量;改进遇到障碍物时的搜索方法引入跳变概念,当扩展节点处于障碍物内时该节点认作无效节点,发生跳变,从无效节点处向垂直于无效节点扩展方向的两个方向搜索,直至搜索至非障碍物区,使快速脱离障碍物区域;改进节点评价方法采用分段评价方式,正常扩展阶段将扩展节点加入open表,并对open表中节点评价,当发生跳变时将跳变节点加入jump表并清空open表,然后对jump中节点表进行评价,该操作使得评价节点始终保持在一定数量,减少不必要节点的计算,节约内存占用,使得搜索效率不会因为扩展节点增多而降低。算法有效性在Matlab中仿真实现,通过对比不同算法在不同障碍物栅格地图中的仿真结果,论文改进算法计算节点更少,效率更高。

基于Laguerre图的自优化A-Star无人机航路规划算法

为了降低无人机航路规划的运算量,减少规划时间,确保算法对于任意形状威胁区域和地形的适应性以及所规划航路的准确性,提出了一种新颖的LA-Star算法用于无人机航路规划。首先把威胁区域和禁飞区域简化为圆形,利用Laguerre图算法进行航路预规划,在此基础上简化二次规划空间的范围,之后恢复威胁区域和禁飞区域的真实形状,在简化后的规划空间内使用改进A-Star算法实施二次航路规划,最后对生成的航路进行自优化处理。仿真结果证明了LA-Star算法满足航路规划的实时性和准确性要求。

基于SOAR架构的A-STAR寻路算法研究

寻路算法是自动寻路过程中的重要因素,诸如寻路规则、避障过程、三维空间坐标转换方式等多种因素都会对算法性能产生影响。文章通过对三维空间寻路算法的研究,提出了一种基于SOAR智能架构的A-STAR算法,通过将智能架构与寻路算法结合,改善了自动寻路和避障的过程。通过仿真对比试验,表明该算法对于寻路结果有较好的提升。

基于改进A-star与DWA相融合的移动机器人动态路径规划算法

A-star算法常用于移动机器人的全局路径规划,但在复杂场景中A-star算法存在耗时长、搜索节点过多、路径不平滑、不能避开环境中未知的障碍物等问题。针对于此,本文提出一种融合路径规划算法。首先,在A-star算法的基础上引入环境中的障碍物信息和搜索节点到起始位置的距离信息动态调节启发函数的权重,减少搜索节点数,提升A-star算法的性能;然后,利用自适应分段步长的高阶贝塞尔曲线对路径进行优化,减少转折点提升路径的平滑性;最后,将改进A-star算法规划的全局路径作为引导,将路径节点作为DWA算法的中间目标,实现全局路径规划和局部规划的融合,使移动机器人在找到全局最优路径的同时,能够避开环境中的未知障碍物,实现移动机器人的动态路径规划。仿真结果验证了该算法的有效性。

基于改进A-Star算法的无人机航迹规划算法研究

针对传统A-Star算法在无人机航迹规划问题应用中的局限性,提出了一种结合飞行器简化运动学方程的改进A-Star算法,并将该算法应用于解决无人机在未知危险环境中的威胁规避问题;研究了综合考虑各路径代价影响因素情形下的航迹规划方法。最后对无人机参考航迹规划的数字仿真证明了改进算法的有效性。

贪婪和A-Star算法在物流配送中的应用及仿真

在物流的各项成本中,配送成本占了相当高的比例。因此,物流配送中最优路径选择对物流企业增加利润起着关键作用。采用科学、合理的方法来进行物流配送路径的优化,是物流配送领域的重要研究内容。本文深入研究A-Star算法,结合贪婪算法的思想,在QTCreator平台上,采用VisualC++编程对物流配送中路径的选择问题进行模拟仿真。通过再现交通运输环境,模拟物流运输中的突发事件,优化物流配送的路线。根据需求,设计出最短路径和最少时间的配送方式,并在地图上显示其对应的路径。通过本软件模拟解决物流配送中各种情况,从而降低运输成本。这对于提高物流配送决策效率以及降低物流配送成本具有重要的意义。

Dijkstra和A-star算法在智能导航中的应用分析

Dijkstra算法是最经典的最短路径算法,A-star算法是最有前景的启发式搜索算法。深入分析和比较两种算法,在复杂的交通地形图中,通过改进估价函数,证实了A-star算法在智能导航中更加高效。

基于图论节点的改进A-star栅格路径规划算法

提出了一种将图论最短问题中的路径节点及栅格地图中的栅格节点位置信息结合的路径规划算法。依据图论最短问题思想,提取室内具有特殊信息的位置节点,并判断节点间可视性,加入到先决地图信息中。在此基础上改进的A-star算法在扩展节点时,根据启发函数,只在特殊节点位置进行扩展,避免计算大量不必要栅格点的启发函数,从而提高算法效率。实验结果表明,改进后的A-star算法较之前时间缩短了79.2%,所遍历栅格节点减少了99.4%,且栅格分辨率大小不影响路径规划效率。最后总结改进方法的优缺点,期望改进算法可用于室内多目标同时导航。

基于A-Star算法警用地图查询系统的设计与实现

介绍了一种基于A-Star算法的警用地图查询系统的设计与实现。系统采用了面向对象技术进行程序设计思想,运用A-Star算法实现了对警用地图的数据进行检索和路径分析,为人民警察工作及时出警、精确打击、高效抓捕提供了技术保证。

基于A-star算法控制的井下搬运系统研究

根据A-star算法原理,采用寻迹方法将井下搬运机车的运动轨迹问题转化为广义坐标系下的运动学方程,通过对运动学模型的推算及离散化,得出系统位置控制参数,基于Matlab对位置误差进行了数值模拟,验证了计算方法的可行性。依据算法控制特点,完成了搬运控制系统的硬件及软件设计,实现了搬运系统的高效率避障,位置准确定位。

基于障碍信息的高效A-Star航路规划算法

在复杂障碍存在的情况下,针对传统A-Star航路规划算法节点扩展次数多、产生节点多、搜索效率低的缺点,提出了一种基于障碍信息的高效A-Star航路规划算法。该算法通过分析、使用障碍信息,制定合理的节点扩展策略、引入积极的航路导向机制,可有效减少节点扩展次数和扩展节点数量、提高搜索效率。仿真结果证明了算法的有效性。研究过程表明,提出的算法适用范围广、具有普遍性应用价值。

融合A-Star与DWA双优化算法的自动引导车路径规划

自动引导车的应用越来越广泛,为了达到自动引导车在路径规划中要达到全局最优,实时避障的要求,提出了一种优化A-Star算法与优化DWA算法相融合的自动引导车路径规划方案。A-Star算法能找到全局最优路径,根据A-Star算法进行优化,引入自适应启发函数,并进行路径关键点选取,删除冗余路径点。优化后的A-Star算法解决了传统算法规划效率低,路径不平滑的问题。动态障碍物躲避采用DWA算法,优化评价函数,提升了规划效率。仿真结果表明,融合优化后的A-Star算法与优化后的DWA算法,减小了搜索范围,提高了路径规划效率且能实现避障的效果。该融合算法相较其他融合算法在路径规划效率上有很大提升,最终实现全局最优路径规划和局部动态实时避障。

A-Star算法在三维物流模拟中的应用研究

采用科学、合理的方法进行物流配送路径的优化,是物流配送领域的重要研究内容。笔者以3ds文件作为数据源,在此基础之上,深入研究A-Star算法,结合OpenGL进行三维物流模拟。通过模拟物流配送场景,优化物流配送路径,结合最短配送时间、最快响应速度模拟现实物流配送问题,同时,借助三维可视化技术实现物流配送的三维表达,这对于提高物流配送决策效率以及降低物流配送成本具有重要的意义。

基于半边数据结构的A-star路径规划算法及实现

针对3D游戏地形的路径搜索问题,提出基于半边数据结构的具有避障能力的A-star最短路径搜索算法。算法利用三角面与邻接边的拓扑关系建立半边数据结构,并以三角面邻接边中点作为路径节点,对比传统的以欧氏距离为预估代价计算模型,提出一种新的预估代价计算模型的A-star算法(HEAS),算法可有效规避障碍并找到最优路径。实验表明,HEAS算法可适用于不同三维地形,并可确保在较短的时间内找到最优路径。实际上,HEAS算法不仅可应用于3D游戏场景下的最优路径搜索,亦可应用于实际三维地形图的最优路径规划问题。

基于A-star算法的航路规划算法设计与仿真研究

本文通过分析和研究内河通航环境的特点,根据无人艇对全局路径规划的需要,建立了基于电子航道图的环境模型,并设计了一种基于自适应栅格环境模型的A-star算法。通过MATLAB仿真结果表明,采用自适应栅格的A-star算法能够满足无人艇在内河水域复杂环境下的全局路径规划需要。

结合曼哈顿距离的A-star算法在光缆寻址中的应用

利用曼哈顿距离和启发式的A-star算法,根据通信光缆建设中需要考虑的管道长度、管孔利用率、管道等级、曼哈顿距离等因素制定代价函数,并根据敷设骨干、汇聚、接入层光缆的不同场景,差别计算路由结果。曼哈顿距离的引入,解决了两局站(基站)间在没有确定实际光缆路由的情况下,对光缆长度较为精准的估值,对比直线距离更为精确和合理。

基于Unity的A-Star算法在游戏中的具体实现

Unity是一种风靡全球的游戏引擎,近年来使用其开发的游戏诸如:王者荣耀等风靡全球,而A-Star算法是一种在游戏开发中经常用到的人工智能寻路算法。本文使用Unity以具体的游戏开发为例,将A-Star算法应用到具体的游戏开发当中,使得开发的游戏人物相对于其他的普通游戏有着更加好的寻路智能,明显改善了游戏的可玩性。同时也为A-Star算法在游戏中的实际使用做了有益的实践。

一种改进的A-Star算法

本文提出了一种改进的算法。该算法优点在于快速判断路径节点是否在开启/关闭列表中、快速查找最小f值的节点以及优化路径节点频繁分配内存的问题。在处理大数据的问题中有很好的优势。

Research on Parking Path Planing Based on A-Star Algorithm

The issue of finding available parking spaces and mitigating conges-tion during parking is a persistent challenge for numerous car owners in urban areas.In this paper,we propose a novel method based on the A-star algorithm to calculate the optimal parking path to address this issue.We integrate a road impedance function into the conventional A-star algorithm to compute path duration and adopt a fusion function composed of path length and duration as the weight matrix for the A-star algorithm to achieve optimal path planning.Furthermore,we conduct simulations using parking lot modeling to validate the effectiveness of our approach,which can provide car drivers with a reliable optimal parking navigation route,reduce their parking costs,and enhance their parking experience.