【摘 要】
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基于动态环境中的移动机器人路径规划及避障问题，提出了一种将全局路径规划与局部路径规划相结合的算法，即一种改进的A＿Star算法，提高路径的平滑度，加快算法的收敛速度。研究了机器人在未知动态环境下的路径规划问题，将改进的A＿Star算法与滚动窗口算法（DWA）相结合，该算法可以规划出全局最优路径，提供相应的指引点，利用滚动窗口法获取地图信息，从而在避开障碍物后规划出最优路径。在随机变化环境下通过仿真
【基金项目】
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科研重点项目“基于物联网平台下‘智慧农业+劳动教育’开展体系研究”（KJZD2022003）；
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基于动态环境中的移动机器人路径规划及避障问题，提出了一种将全局路径规划与局部路径规划相结合的算法，即一种改进的A＿Star算法，提高路径的平滑度，加快算法的收敛速度。研究了机器人在未知动态环境下的路径规划问题，将改进的A＿Star算法与滚动窗口算法（DWA）相结合，该算法可以规划出全局最优路径，提供相应的指引点，利用滚动窗口法获取地图信息，从而在避开障碍物后规划出最优路径。在随机变化环境下通过仿真平台进行验证分析，结果表明，改进后的A＿Star算法比传统的A＿Star算法平均可提高70%的收敛时间，路径长度略微增加2.4%。融合算法能在全局路径规划的基础上实现局部避障功能，避障后能快速地贴近全局路径并到达目标点，具有有效性。
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