【摘 要】
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针对传统A*算法在路径规划中的不足,采用了一种实时性更强的D*算法,与A*算法不同的是,D*算法的OPEN列表中包含了弧长代价递增的RAISE和弧长代价递减的LOWE两种状态类型。将传
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(31671589、31371533、3177167),安徽省科技重大专项基金资助项目(16030701092),省攻关基金资助项目(1804a07020130).
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针对传统A*算法在路径规划中的不足,采用了一种实时性更强的D*算法,与A*算法不同的是,D*算法的OPEN列表中包含了弧长代价递增的RAISE和弧长代价递减的LOWE两种状态类型。将传统A*算法和D*算法进行仿真试验对比,试验结果表明,D*算法缩短了搜索长度和搜索时间且收敛速度快、计算量小。同时,在真实环境下进行了导航试验,结果表明机器人能稳定安全的按照规划路径到达目的点,验证了D*算法的高效率性。
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