申请/专利权人：安徽工业大学

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117804481A

主分类号：G01C21/34

分类号：G01C21/34

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明属于移动机器人运动规划算法技术领域，具体涉及一种基于启发函数优化和三阶贝塞尔曲线优化改进的A‑star算法，本发明提出一种基于启发函数优化和三阶贝塞尔曲线优化改进的A‑star算法，首先，采用原理简单、运行速度快的A‑star全局路径规划算法作为研究对象进行分析；其次，针对传统A‑star算法路径不平滑、转折节点过多的问题，分别进行启发函数优化和采用三次贝塞尔曲线对传统A‑star算法进行改进；最后，搭建Gazebo仿真环境地图，将改进前后的算法作为全局路径规划器插件，应用于ROS中进行仿真实验。实验结果表明：全局路径规划的路线平滑程度大幅增加，规划出曲线连续性更好、更合理的路径，进一步满足移动机器人运动学约束。

主权项：1.一种基于启发函数优化和三阶贝塞尔曲线优化改进的A-star算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、A-star算法路径规划A-star算法将周围搜索空间划分为可测量的节点，找到一条从起点到终点的最佳路径；S2、启发函数优化A-star算法中的启发函数hn的计算，默认采用欧式距离启发函数计算公式，当遇到复杂路况使转折节点数量大幅增加时，分别引入切比雪夫距离和曼哈顿距离融合A-star算法，通过实验从转折节点数、扩展节点数、搜索时间三个方面进行分析，获取最优路径；S3、曲线优化通过融合三次贝塞尔曲线对A-star算法输出的最优路径进行平滑处理，实现降低电机的损耗，提高机器人的灵活性和安全性，避免移动机器人运动发生失衡，甚至侧翻的情况；S4、改进A-star算法仿真实验基于Ubuntu18.04系统和ROS开源机器人操作系统，通过Gazebo搭建物理仿真环境，分别对改进前后的A-star算法进行路径规划实验，验证改进算法的有效性和可行性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽工业大学 一种基于启发函数优化和三阶贝塞尔曲线优化改进的A-star算法

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