车辆导航中一种改进的路径优化算法

针对车辆定位与导航系统中的最优路径规划中存在的问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用双向A*算法和地图分层搜索技术减小搜索空间,采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了算法的执行效率.仿真试验的结果证明了该算法的优异性能.     

基于加权A~*算法的服务型机器人路径规划

针对室内环境下的服务型移动机器人路径规划问题,分析并比较了两种经典算法--Dijkstra算法及基于Manhattan估计函数的A*算法,通过改变A*算法估价函数中参数的权值来优化路径轨迹,从而既满足A*算法的可接纳性,同时义实现两种算法的融合.在VC环境下编译出路径规划的仿真程序,通过变换起始点与目标点的坐标,比较运算时间和生成的路径轨迹.结果显示:加权A*算法优化了A*算法的路径轨迹,且在计算时间上优于Dijkstra算法,解决了服务型移动机器人的路径规划问题,满足实时性要求.     

健康投资对中国经济发展的影响研究——基于省级面板数据的空间计量检验

针对全局路径规划问题提出了一种改进的A*算法.首先,采用栅格方法建立环境模型,使用A*算法进行初步的路径规划.其次,针对A*算法规划的路径冗余点较多以及路径长度和转折角度较大的缺陷,提出将A*算法规划出的路径按较小的分割步长进行分割,得到一系列路径节点.最后,从起点开始依次用直线连接终点,当直线没有穿过障碍物时,则将中间路径点剔除,减小路径长度和转折角度.在仿真实验和实物实验中,分析和比较了本文算法与A*算法以及另一种改进A*方法.另外还研究了在不同障碍率、任务点数量和分割步长的情况下,本文算法与其他算法的优劣.结果表明,本文算法能有效地减小路径长度和转折角度.     

基于一种改进A*算法的移动机器人路径规划

针对全局路径规划问题提出了一种改进的A*算法.首先,采用栅格方法建立环境模型,使用A*算法进行初步的路径规划.其次,针对A*算法规划的路径冗余点较多以及路径长度和转折角度较大的缺陷,提出将A*算法规划出的路径按较小的分割步长进行分割,得到一系列路径节点.最后,从起点开始依次用直线连接终点,当直线没有穿过障碍物时,则将中间路径点剔除,减小路径长度和转折角度.在仿真实验和实物实验中,分析和比较了本文算法与A*算法以及另一种改进A*方法.另外还研究了在不同障碍率、任务点数量和分割步长的情况下,本文算法与其他算法的优劣.结果表明,本文算法能有效地减小路径长度和转折角度.     

基于A~*的快速三维航迹规划算法

针对标准启发式A*搜索算法所存在的规划速度慢以及受限于二维空间问题,提出了一种基于A*的快速三维航迹规划算法.该方法以基本A*算法为理论基础,并将约束条件结合在搜索算法中,在三维规划空间中将地形高度信息通过所确立的高度代价转换函数简化计算并达到快速规划要求.算法分析和实验表明,该方法能在三维环境空间中快速规划出所需航迹以满足任务需求.     

A~*算法在游戏寻径中的应用

图搜索技术能够从图中寻找一条从起点到目标点的路径.围绕游戏寻径问题,介绍了如何确定启发式函数进行启发式搜索,并把A*算法用程序加以实现,从而证明A*算法可以解决游戏中的寻径问题.     

基于改进A*算法的无人驾驶车辆路径规划方法研究

针对传统A*算法所规划路径距离障碍物近、转折点多、路径不平滑的问题,对A*算法进行改进并应用于无人驾驶车辆路径规划中.在传统A*算法分析的基础上对背向障碍物搜索和评价函数进行改进,同时采用3次样条插值方法对规划后路径平滑处理.将传统A*算法和改进A*算法应用于MATLAB环境下搭建的无人驾驶车辆模型进行路径规划仿真分析...     

基于出行偏好和路径长度的路径规划方法

针对基于最短路径的路径规划方法只关注路径长度,而基于轨迹的路径规划方法过度依赖用户偏好的问题,提出一种同时考虑用户出行偏好和路径长度的路径规划方法.首先,利用长短期记忆模型从历史出行轨迹中提取用户的出行偏好;其次,采用Markov链Monte Carlo采样技术将用户的出行偏好引入启发式搜索算法A*中,在道路网络中搜索...     

基于圆弧样条参考路径的改进混合A*泊车路径规划算法

在泊车空间狭窄的条件下,现有的基于混合A*算法的泊车路径规划存在成功率低或规划速度慢等问题,为了解决这一问题,设计了一种改进混合A*路径规划算法。通过将圆弧样条曲线作为参考路径,并以参考路径上的点作为混合A*算法的目标点,进而搜索出成功泊入车库的路径。根据不同车位宽度进行了基于Matlab的批量仿真测试,结果表明：改进后的混合A*算法能够显著提高车辆在特定区域泊入车库的成功率,同时具有一定的规划效率。最后基于Prescan、Carsim和Simulink进行了联合仿真实验,验证了所设计算法规划的路径满足实车实验的跟踪要求。     

基于混合蛙跳算法的层次化群体路径规划

在复杂的群体运动场景中,传统路径规划方法具有计算量大、耗时长、效果生硬等缺点。为此笔者提出了一种层次化路径规划方法,将群体路径规划问题分为两个层次,在底层使用A*算法进行全局路径搜索,规划出一条从起始点到目标点的全局最优路径,使群智能算法进行上层局部路径规划时只考虑上层粒子间的碰撞;在上层采用混合蛙跳算法并结合多线程技术进行个体路径的动态规划。仿真实验结果表明：所提出的方法有效降低了群体路径规划中的算法复杂度和时间复杂度,在较为复杂场景下能够逼真和高效地进行群体运动仿真。     

一种用于图象配准的或图最佳搜索算法

本文在分析研究图象配准中的SSDA法的基础上,提出一种用于图象配准的或图最佳搜索算法,该法将窗口图及基准图的子图划分为n块,形成完整的有序或图,使图象配准问题变为用或图最佳优先搜索策略求最短路径问题,实现图象配准。实验结果表明,该算法控制简单,易于实现,比传统的直接算法计算量少,试验效果好。     

基于引导点的无人机三维航迹规划方法

为提高无人机航迹规划的速度,提出了一种基于引导点的航迹规划方法. 该方法结合了不同规划方法的优势,将无人机航迹规划分为两个层次:全局规划和局部规划. 全局规划利用遗传算法规划出最优或次优的区域点集,然后产生区域的引导点列;局部规划根据全局规划提供的引导点列,利用SAS(sparse A search)算法快速规划出满足约束条件的可行航迹. 仿真实验表明,该方法较好地结合了遗传算法和SAS算法的优势,规划航迹效果优于单一的遗传算法和SAS算法,并且有效地提高了规划速度.      

融合插点和跳跃点改进A*算法的路径规划

为了解决传统A*算法在路径规划中存在的一些问题,提出了一种融合插值点跳跃搜索路径算法来改进A*算法。在对栅格环境图中具有特殊意义的多组数据进行预处理后,通过起始点和目标点确定目标函数,并搜索出一条最优路径。利用MATLAB软件平台对8组规格不同的环境图进行了路径规划仿真。实验结果表明,改进后的算法可以减少计算时间、搜索节点数量、内存占用和搜索路径长度。可见改进后的算法在搜寻最佳路径方面的效率更高。     

Path planning based on sliding window and variant A*algorithm for quadruped robot

In order to improve the adaptability of the quadruped robot in complex environments , a path planning method based on sliding window and variant A * algorithm for quadruped robot is presen-ted .To improve the path planning efficiency and robot security , an incremental A*search algorithm ( IA*) and the A*algorithm having obstacle grids extending ( EA*) are proposed respectively .The IA* algorithm firstly searches an optimal path based on A * algorithm, then a new route from the current path to the new goal projection is added to generate a suboptimum route incrementally .In comparison with traditional method solving path planning problem from scratch , the IA* enables the robot to plan path more efficiently .EA* extends the obstacle by means of increasing grid g-value, which makes the route far away from the obstacle and avoids blocking the narrow passage .To navi-gate the robot running smoothly , a quadratic B-spline interpolation is applied to smooth the path . Simulation results illustrate that the IA* algorithm can increase the re-planning efficiency more than 5 times and demonstrate the effectiveness of the EA * algorithm.     

森林火灾多机型救援三维航迹规划

为解决通用航空森林火灾救援时机群调度存在的航迹优化问题,提出一种针对多机型的自适应三维改进A^*航迹优化算法。目前常用的传统A^*算法存在搜索节点多、计算速度慢和受限于二维空间等缺点,综合考虑不同救援航空器实际飞行时的性能限制,从三维空间上改进搜索节点;提出考虑救援成本的代价函数,同时采用自适应方法动态调整权重。仿真结果表明,该算法能有效减少航迹规划时间和航迹长度,加快搜寻救援方案的生成速度,有效提高救援机群调度效率,更符合通用航空器实际林火救援飞行。研究成果可为提高通航森林火灾救援效率提供理论依据,具有一定的参考意义。     

基于A*算法的机电产品管线自动敷设方法研究

研究了机电产品管线自动敷设,提出了一种改进的A*算法。该算法先采用离散的网格划分法建立敷设空间模型,以利于缩小搜索空间;再针对多路管线敷设引入最短通道约束、最短走线约束和最少折弯约束,建立敷设约束模型;然后结合这两个模型在A*算法估价函数中引入可行权值因子、通道权值因子和折弯评估项。实验表明,利用改进的A*算法驱动多路管线敷设路径搜索,可以得到合理的实现方案。     

时变路网双目标动态路线优选有约束A*算法

为了解决现有交通时变网络(网络中的路权为时间的函数)模型中计算所得的最短路不稳定的问题,构建符合首进首出原则的时变网络,进而将时变网络扩展为一系列静态网络,并在扩展的静态路网上应用A*算法求解时变最短路;同时,为满足用户多重喜好,借助道路延误风险分析,设计有约束的时变A*算法,在路径寻优过程中对高延误风险路段进行启发式规避,从而实现在绕行许可范围内有效减少延误风险的可靠路径的快速搜索。数值试验结果表明:本算法由于利用了离线计算的信息,大大增加了有约束的动态A*算法的效率;考虑了阻塞发生的可能性,提高了导航的准确性,减少了出行延误风险;该方法具有路径搜索速度快、可有效避开延误高风险路段的优点。     

基于改进A*算法的燃气微泄漏四足巡检机器人路径规划

针对四足机器人在城市燃气微泄漏巡检中路径规划的需求,提出了一种基于改进A*算法的四足机器人燃气巡检路径获取方法。首先,采用网格法构建了四足机器人的二维工作地图。然后改进A*算法的启发函数,引入了自适应调整策略,让搜索节点减少且路径更不易陷入局部最优。最后从路径长度、平均搜索时间、搜索节点个数三个性能方面进行评估,改进A*算法达到了预期效果。使用Matlab2016b作为仿真软件,仿真结果显示,改进A*算法完成了寻路任务。与经典A*算法相比,改进算法的平均搜索时间降低了52.13%,搜索节点个数减少了30.23%。该算法在尺寸200×200以下地图的路径规划中具有较高的搜索效率。     

限制搜索区域的距离最短路径规划算法

提出一种时间复杂度为O(n)的限制搜索区域距离最短路径规划算法(n为路网节点数).算法设计的基础是,经典Dijkstra算法搜索时的无方向性及实际城市道路网络特有的空间分布特性.算法实现采用邻接表数据结构和限制搜索区域的搜索机制,即利用实际城市道路网络的空间分布特性,合理限制算法的搜索区域.结合路径规划算法在实时车辆导航系统中的实际应用,给出了该算法的应用实例,实验结果表明,该算法能将路网中任意两点间的最短路径解算时间控制在3 s以内.     

基于数字相关法初始值优化的微悬臂梁弯曲变形与应变测量方法

提出了一种基于数字相关法初始值优化的微悬臂梁弯曲变形与应变测量方法.基于放大的微悬臂梁表面的纹理特征,在尺度空间内进行特征点的测量与匹配,在特征点处进行高阶的数字相关法计算以得到变形参数;将特征点处的变形参数进行二维插值运算以得到任意像素点处变形参数的初始值;采用牛顿拉普森迭代方法计算在特定网格点处的变形参数,进而得到网格点处的位移和应变.通过仿真变形图像的计算结果来确定数字相关法的设定参数,对实际的微悬臂梁变形图像进行应变场计算,并与有限元法的计算结果进行比较,以验证所提出方法的有效性.