基于改进A^*与DWA算法融合的温室机器人路径规划

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根据温室环境下移动机器人作业的实时路径规划要求,提出一种基于改进A^*算法与动态窗口法相结合的温室机器人路径规划算法。针对传统A^*算法搜索算法拐点过多的问题,对关键点选取策略进行改进,融合动态窗口法,构建全局最优路径评价函数,采用超声传感器进行局部避障,实现实时最优的路径规划。仿真实验结果证明,与传统A^*、Dijkstra、RRT算法相比,基于改进A^*算法的路径更为平滑和高效。真实环境下实验表明,移动机器人能够实现自主导航,跟踪误差保持在0.22 m以内、定位误差不大于0.28 m,能够满足实际需求
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