基于记忆矩阵A~*引导域的VFH算法改进策略

针对机器人采用VFH算法避障容易陷入局部死区的问题,提出为机器人增加记忆地图的方法.在面对未知环境时,采用了一种新的自适应阈值策略,在一定程度上避开局部死区抵达目标点,同时在首次避障时生成记忆地图.在二次避障过程中通过记忆地图产生低分辨率A~*引导域,使用改进的代价函数,使A~*引导域与VFH算法有效结合,以较优的路径完成避障过程,同时能实时适应周围环境的变化.最后,在MATLAB上针对不同环境进行算法仿真对比.实验结果表明,使用新的自适应阈值策略能在未知环境下完成避障过程并产生记忆地图;在记忆地图的基础上使用A~*域的引导,能使机器人适应周围环境变化的同时以较优的路径顺利到达目标位置.