论文部分内容阅读
在复杂的群体运动场景中，传统路径规划方法具有计算量大、耗时长、效果生硬等缺点。为此笔者提出了一种层次化路径规划方法，将群体路径规划问题分为两个层次，在底层使用A＊算法进行全局路径搜索，规划出一条从起始点到目标点的全局最优路径，使群智能算法进行上层局部路径规划时只考虑上层粒子间的碰撞；在上层采用混合蛙跳算法并结合多线程技术进行个体路径的动态规划。仿真实验结果表明：所提出的方法有效降低了群体路径规划中的算法复杂度和时间复杂度，在较为复杂场景下能够逼真和高效地进行群体运动仿真。