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基于改进混合A *算法的路径规划( Path Planning Based on Improved Hybrid A * Algorithm )
B Tang K Hirota X Wu Y Dai Z Jia
混合A*算法被广泛应用于移动机器人中，以获得无碰撞和可驱动的路径。然而，混合A*算法的输出总是包含不必要的转向动作，并且靠近障碍物。本文应用人工势场(APF)的概念对混合A*算法生成的路径进行优化。生成的路径既满足车辆的非完整约束，又平滑，同时与障碍物保持舒适的距离。通过机器人操作系统(ROS)平台，分别对混合A*算法和改进的混合A*算法进行了路径规划实验。实验结果表明，改进后的混合A*算法在许多常见场景下都大大减少了转向动作的次数和路径的最大曲率。改进算法生成的路径在障碍物前几乎没有不必要的转向或急转弯，比混合A*算法生成的路径更加安全和平滑。
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