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基于插值a算法的路径规划吕太之赵春霞2(可编辑).doc


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基于插值A算法的路径规划吕太之赵春霞2(可编辑)基于插值A算法的路径规划吕太之赵春霞2////0>.电子发烧友////.电子技术论坛基于插值A*算法的路径规划吕太之1,赵春霞2(2111701江苏海事职业技术学院信息工程系2南京理工大学计算机学院,南京210094E-mail:******@163)摘要:提出一个基于插值的路径规划算法-插值A*。此算法可以在每个栅格路径代价不一致的情况下生成一条平滑路径。由于大多数基于栅格算法规划的路径只能从一个栅格中心到另一栅格中心,也就限制了π路径的方向只能是倍数,所以所谓最优路径其实是次优的。插值A*算法在路径规划时,使用线形插值4来计算出更精确的路径代价,由此产生更优路径。关键词:移动机器人;路径规划;插值A*;文献标识码:A中图分类号:TP242Interpolation-baseA*:AnAlgorithmofPathPlanningAbstract:Wepresentaninterpolation-eneratingsmoothpathsthroughnon--basedpathplannersisonlythroughthecenterofagridthatartificiallyππconstrainanagent’,,,eventhe‘optimal’42gridplannersproduceunnatural,:mobilerobot;pathplanning;Interpolation-baseA*;基金资助:国防重点项目资助(保密基金1引言在移动机器人路径规划中,栅格法是环境建模主要方法之一。在栅格表示中,每个栅格穿越代价可以用二进制来表示(即不是自由空间就是障碍),也可以用多位来表示,可按照栅格所处不同地形,来设定不同代价。[1]基于栅格法,现在存在着许多路径搜索算法。常用的算法包括Dijkstra’s算法,A*[2][3]算法。D*,IncrementalA*,和D*Lite算法等。基于栅格环境中,上述提到所有算法都有一个共同缺点,就是规划出的路径只能从一个节点中心到另一个节点中心,这也就限制了路π径的方向只能是的倍数。然而实际上最优路径往往是不经过栅格中心的。图1给出了传4统路径算法规划的路径(黑线)和实际最优路径(红线)的对比。[4]最近,不少研究者提出了一些算法来解决这个问题。Konolige提出了一个插值规划算[5]。法,Philippsen也提出了基于快速机器算法插值A*算法是对使用广泛的A*算法的扩充,它使用了线性插值来生成平滑的,低代价的路径。////.电子发烧友////.电子技术论坛2通过插值来改进代价计算函数插值A*算法要修改栅格的表示法,不

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  • 时间2019-12-09