【摘 要】
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由于家居环境空间占用率高,存在许多障碍在搜索空间中创造了局部最小值,对于机器人在家居环境下的路径规划来说依旧是一个挑战,迫使像A*这样的启发式规划者扩大搜索范围。本
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院,上海大学智能制造及机器人重点实验室
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由于家居环境空间占用率高,存在许多障碍在搜索空间中创造了局部最小值,对于机器人在家居环境下的路径规划来说依旧是一个挑战,迫使像A*这样的启发式规划者扩大搜索范围。本文在标准A^*算法的基础上,提出了在基于加权A^*的次优性边界搜索的基础上使用不一致状态重构A^*算法框架的改进方法,通过不重新计算在先前迭代中已经正确计算的状态成本,来减少计算量从而提高算法规划路径的速度,同时也确保了次优性边界。最后对改进前后的算法进行了路径规划对比试验,验证了改进后算法的稳定性和可靠性。
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