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考虑复杂环境信息的A*算法与动态窗口方法的改进与融合( Improvement and Fusion of A* Algorithm and Dynamic Window Approach Considering Complex Environmental Information )
X Ji S Feng Q Han H Yin S Yu
路径规划是机器人自主导航的关键技术；为了让机器人在复杂颠簸的道路条件下实现最优导航路径和实时避障，提出了一种融合优化A*算法和动态窗口法的优化算法。传统的A*算法通过最小化路径代价生成最优路径。但是当机器人所在区域的道路不平坦时，传统的A*算法规划的路径可能是最短的，但不是最优的。由于机器人可以通过道路上的沟壑和颠簸，此时通过的成本更高。此时，对于机器人来说，路径规划必须考虑路径长度和路径中起伏的次数。对于传统A*算法的启发式函数，在其中加入了路面的权重信息。该优化算法可以获得避免大量颠簸路面的优化路径。由于路径具有大量的冗余拐点，采用拐点提取策略删除路径的冗余点，最终得到一条道路颠簸小、长度短、拐点少的最优路径。其次，为了使机器人获得基于全局最优路径的局部避障能力，将优化的a*算法与动态窗口法相结合，得到全局路径规划与局部路径规划相结合的融合算法。实验仿真结果表明，该算法能有效避免不必要的道路颠簸，去除多余的转弯点，改善路径平坦度，增加路径平滑度，实现路径长度和路面起伏的折衷。同时，基于最优路径的局部实时避障能力也有所增加。
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