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SSA*-PDWA:A Hierarchical Path Planning Framework with Enhanced A*Algorithm and Dynamic Window Approach for Mobile Robots 认领 引用
1
作者 Lishu Qin Yu Gao Xinyuan Lu 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2026年第4期2069-2094,共26页
With the rapid development of intelligent navigation technology,efficient and safe path planning for mobile robots has become a core requirement.To address the challenges of complex dynamic environments,this paper pro... With the rapid development of intelligent navigation technology,efficient and safe path planning for mobile robots has become a core requirement.To address the challenges of complex dynamic environments,this paper proposes an intelligent path planning framework based on grid map modeling.First,an improved Safe and Smooth A*(SSA*)algorithm is employed for global path planning.By incorporating obstacle expansion and cornerpoint optimization,the proposed SSA*enhances the safety and smoothness of the planned path.Then,a Partitioned Dynamic Window Approach(PDWA)is integrated for local planning,which is triggered when dynamic or sudden static obstacles appear,enabling real-time obstacle avoidance and path adjustment.A unified objective function is constructed,considering path length,safety,and smoothness comprehensively.Multiple simulation experiments are conducted on typical port grid maps.The results demonstrate that the improved SSA*significantly reduces the number of expanded nodes and computation time in static environmentswhile generating smoother and safer paths.Meanwhile,the PDWA exhibits strong real-time performance and robustness in dynamic scenarios,achieving shorter paths and lower planning times compared to other graph search algorithms.The proposedmethodmaintains stable performance across maps of different scales and various port scenarios,verifying its practicality and potential for wider application. 展开更多
关键词 Dynamic window approach improved A*algorithm dynamic path planning trajectory optimization
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DDQN-Based 3D Path Planning Algorithm for UAVs in Dynamic Dense Obstacle Environments 认领 引用
2
作者 Wenjie Zhang Meng Yu Yin Wang 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2026年第1期84-96,共13页
Online three-dimensional(3D)path planning in dynamic environments is a fundamental problem for achieving autonomous navigation of unmanned aerial vehicles(UAVs).However,existing methods struggle to model traversable d... Online three-dimensional(3D)path planning in dynamic environments is a fundamental problem for achieving autonomous navigation of unmanned aerial vehicles(UAVs).However,existing methods struggle to model traversable dynamic gaps,resulting in conservative and suboptimal trajectories.To address these challenges,this paper proposes a hierarchical reinforcement learning(RL)framework that integrates global path guidance,local trajectory generation,predictive safety evaluation,and neural network-based decision-making.Specifically,the global planner provides long-term navigation guidance,and the local module then utilizes an improved 3D dynamic window approach(DWA)to generate dynamically feasible candidate trajectories.To enhance safety in dense dynamic scenarios,the algorithm introduces a predictive axis-aligned bounding box(AABB)strategy to model the future occupancy of obstacles,combined with convex hull verification for efficient trajectory safety assessment.Furthermore,a double deep Q-network(DDQN)is employed with structured feature encoding,enabling the neural network to reliably select the optimal trajectory from the candidate set,thereby improving robustness and generalization.Comparative experiments conducted in a high-fidelity simulation environment show that the algorithm outperforms existing algorithms,reducing the average number of collisions to 0.2 while shortening the average task completion time by approximately 15%,and achieving a success rate of 97%. 展开更多
关键词 unmanned aerial vehicle(UAV)three-dimensional(3D)path planning 3D dynamic window approach(DWA) predictive axis-aligned bounding box(AABB) double deep Q-network(DDQN) autonomous navigation
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Path Planning Based on A-Star and Dynamic Window Approach Algorithm for Wild Environment 认领 引用 被引量：2
3
作者 DONG Dejin DONG Shiyin +1 位作者 ZHANG Lulu CAI Yunze 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2024年第4期725-736,共12页
The path planning problem of complex wild environment with multiple elements still poses challenges.This paper designs an algorithm that integrates global and local planning to apply to the wild environmental path pla... The path planning problem of complex wild environment with multiple elements still poses challenges.This paper designs an algorithm that integrates global and local planning to apply to the wild environmental path planning.The modeling process of wild environment map is designed.Three optimization strategies are designed to improve the A-Star in overcoming the problems of touching the edge of obstacles,redundant nodes and twisting paths.A new weighted cost function is designed to achieve different planning modes.Furthermore,the improved dynamic window approach(DWA)is designed to avoid local optimality and improve time efficiency compared to traditional DWA.For the necessary path re-planning of wild environment,the improved A-Star is integrated with the improved DWA to solve re-planning problem of unknown and moving obstacles in wild environment with multiple elements.The improved fusion algorithm effectively solves problems and consumes less time,and the simulation results verify the effectiveness of improved algorithms above. 展开更多
关键词 path planning path re-planning wild environment A-Star algorithm dynamic window approach
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Path Planning of UAV by Combing Improved Ant Colony System and Dynamic Window Algorithm 认领 引用 被引量：3
4
作者 徐海芹 邢浩翔 刘洋 《Journal of Donghua University(English Edition)》 CAS 2023年第6期676-683,共8页
A fusion algorithm is proposed to enhance the search speed of an ant colony system(ACS)for the global path planning and overcome the challenges of the local path planning in an unmanned aerial vehicle(UAV).The ACS sea... A fusion algorithm is proposed to enhance the search speed of an ant colony system(ACS)for the global path planning and overcome the challenges of the local path planning in an unmanned aerial vehicle(UAV).The ACS search efficiency is enhanced by adopting a 16-direction 24-neighborhood search way,a safety grid search way,and an elite hybrid strategy to accelerate global convergence.Quadratic planning is performed using the moving average(MA)method.The fusion algorithm incorporates a dynamic window approach(DWA)to deal with the local path planning,sets a retracement mechanism,and adjusts the evaluation function accordingly.Experimental results in two environments demonstrate that the improved ant colony system(IACS)achieves superior planning efficiency.Additionally,the optimized dynamic window approach(ODWA)demonstrates its ability to handle multiple dynamic situations.Overall,the fusion optimization algorithm can accomplish the mixed path planning effectively. 展开更多
关键词 ant colony system(ACS) dynamic window approach(DWA) path planning dynamic obstacle
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面向无人机路径规划的A*-DWA分层融合算法 认领 引用
5
作者 常绪成 张心慧 +3 位作者 党帅龙 朱锋 王敬宇 徐高涵 《现代防御技术》 北大核心 2026年第1期14-29,共16页
针对传统A*算法在三维复杂环境中搜索效率低、路径平滑度差以及局部避障能力有限的问题,提出一种A*-DWA分层融合算法。该算法基于26邻域节点搜索策略对A*算法进行三维空间拓展,在代价评估函数中引入动态调节项实现权重自适应调... 针对传统A*算法在三维复杂环境中搜索效率低、路径平滑度差以及局部避障能力有限的问题,提出一种A*-DWA分层融合算法。该算法基于26邻域节点搜索策略对A*算法进行三维空间拓展,在代价评估函数中引入动态调节项实现权重自适应调整,并结合Douglas-Peucker算法和三次B样条曲线实现路径平滑;融合三维扩展的DWA算法以弥补A*算法局部避障能力的不足,通过运动学解耦构建三维动态窗口模型,并引入余弦相似度改进评价函数,增强实时避障性能;设计动态反馈机制实现全局路径的自适应修正,形成“A*全局规划-DWA局部避障-动态反馈”的闭环优化体系。仿真结果表明,在三维静/动态环境中,A*-DWA分层融合算法的路径长度、规划时间、路径平滑度均显著优于其他对比算法,多场景下避障成功率达90%以上,验证了A*-DWA分层融合算法的有效性。 展开更多
关键词 A*算法 无人机 路径规划 DWA算法 B样条曲线 分层融合
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FCA*-DWA:面向户外动态停车场全向移动机器人路径规划方法 认领 引用
6
作者 苗明达 夏宇 +2 位作者 张元良 高学山 杨乐 《电子测量技术》 北大核心 2026年第8期106-117,共12页
在户外停车场中,因车辆时空分布的不确定性与动态交互性,以及实时计算资源的限制,全向移动机器人面向动态停车场路径规划的实时性与高效性有待提升。当前路径规划算法难以满足此类实时动态环境下的路径规划需求。本研究基于A*算法提... 在户外停车场中,因车辆时空分布的不确定性与动态交互性,以及实时计算资源的限制,全向移动机器人面向动态停车场路径规划的实时性与高效性有待提升。当前路径规划算法难以满足此类实时动态环境下的路径规划需求。本研究基于A*算法提出了一种融合模糊控制的A*-DWA改进算法,将环境障碍因子驱动的模糊化全局规划与动态窗口法局部动态轨迹优化二者相结合,以解决全向移动机器人在实时动态环境下的路径规划难题。首先,采用扩展20邻域搜索策略优化全局路径生成;其次,设计基于多参数加权的模糊自适应评估机制,增强算法对动态环境的适应性;然后,利用三次样条插值实现路径平滑;最后,结合DWA进行局部动态避障与轨迹优化。通过构建户外停车场模拟仿真环境,仿真结果表明:对比文献所提算法,FCA*-DWA算法在路径长度、搜索效率和节点优化方面分别提升了13.30%、21.16%和45.45%,为复杂动态场景中移动机器人的自主导航提供了方法指导。 展开更多
关键词 全向移动机器人 路径规划 模糊控制 动态窗口法 FCA*-DWA
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基于awGA改进DWA的内河USV局部路径规划 认领 引用
7
作者 肖进丽 廖洪涛 +1 位作者 甘浪雄 张磊 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期22-29,共8页
为解决无人水面艇(USV)在内河复杂环境中局部路径规划存在的自适应能力不足及安全避碰问题,提出一种基于自适应权重遗传算法(awGA)和改进动态窗口法(DWA)的局部路径规划算法.该算法在速度窗口生成阶段融合相关约束,确保路径规划符合航... 为解决无人水面艇(USV)在内河复杂环境中局部路径规划存在的自适应能力不足及安全避碰问题,提出一种基于自适应权重遗传算法(awGA)和改进动态窗口法(DWA)的局部路径规划算法.该算法在速度窗口生成阶段融合相关约束,确保路径规划符合航行规则;引入目标船行为空间预测,剔除可能碰撞轨迹,并构建动态安全领域模型实现避让距离的自适应调整;同时,利用awGA实时优化DWA评价函数的权重系数,以适应复杂多变的航行环境.实验结果表明:在不同会遇场景下,所提算法均能够遵守内河避碰规则,且通过权重自适应调整机制,实现路径规划中航向优化、障碍物避让和速度控制的动态平衡,在仿真环境下也表现出较好的环境适应性与实时性. 展开更多
关键词 无人水面艇 动态窗口法 自适应遗传算法 局部路径规划 避碰规则
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复杂动态场景下融合改进A*-DWA移动机器人路径规划 认领 引用
8
作者 武星 张兴旗 +2 位作者 李杨志 孟昭旭 沙金龙 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第16期20-29,共10页
植物工厂场景变化多、运行空间狭窄、障碍物不规则,该复杂动态环境给移动机器人路径规划带来较大挑战。为提高路径规划效率与安全性,本文提出一种融合改进A*和动态窗口法(Dynamic window approach,DWA)的路径规划方法。面向栅格地图... 植物工厂场景变化多、运行空间狭窄、障碍物不规则,该复杂动态环境给移动机器人路径规划带来较大挑战。为提高路径规划效率与安全性,本文提出一种融合改进A*和动态窗口法(Dynamic window approach,DWA)的路径规划方法。面向栅格地图提出一种包含邻域节点选择-评价函数优化-路径质量精化策略的改进A*算法,将剩余距离因子与安全距离约束融入路径规划代价函数,优化全局路径生成机制,提升路径安全性并减少拐点数量。针对移动机器人动态避障,改进DWA速度评价函数,新增全局导引指标项并设计权重自适应调整策略,实现了动态避障安全与全局规划效率协调。最后开展移动机器人仿真对比试验及实景验证试验,试验结果表明本文路径规划方法在有效性与安全性方面具备较大优势。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 动态避障 A*算法 动态窗口法
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融合改进Dijkstra和DWA的移动机器人路径规划 认领 引用
9
作者 冯梓安 郭建 +1 位作者 钟琪峰 温雅晴 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第8期62-68,共7页
为解决智能制造车间中移动机器人的全局路径规划和局部动态避障问题,提出一种融合改进的Dijkstra和DWA算法,对传统Dijkstra算法的路径进行平滑优化,使得路径轨迹更加流畅平滑,并提出基于障碍物距离自适应的动态权重调整机制,通过障碍物... 为解决智能制造车间中移动机器人的全局路径规划和局部动态避障问题,提出一种融合改进的Dijkstra和DWA算法,对传统Dijkstra算法的路径进行平滑优化,使得路径轨迹更加流畅平滑,并提出基于障碍物距离自适应的动态权重调整机制,通过障碍物距离实时调节DWA算法速度评价函数的权重系数,显著提升避障效率。仿真结果表明,改进Dijkstra算法路径平滑优化后,平均路程缩短比例为0.93%,平均偏航角振荡次数减少了63.76%,改进后的DWA算法在30 m×30 m与40 m×40 m的地图中运行路程分别缩小25.06%与6.25%,路径转折次数降低了40%与20%,运行时间缩短21.98%与14.43%。基于改进的Dijkstra算法和改进的DWA算法,提出了一种融合算法,模拟和样机实验结果表明,机器人运行的线路速度平缓,轨迹平滑,面对静止和动态障碍时角速波动明显,证明机器人具有稳定的运动能力和实时调整位置的能力,具有良好的避障能力。多次机器人循环定点实验中机器人纵向(X轴方向)平均误差24 mm,横向(Y轴方向)平均误差22 mm,定位精度满足工业需求。 展开更多
关键词 移动机器人 Dijkstra算法 DWA算法 路径规划 实时避障
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密集障碍物环境下改进A*-DWA融合导航算法研究 认领 引用
10
作者 杨国亮 李郅腾 翁达里 《电子测量技术》 北大核心 2026年第9期97-109,共13页
针对博物馆、展览馆等密集障碍物环境下腿脚不便群体的移动辅助需求,提出一种融合全局A*算法与局部动态窗口法DWA的自主导航路径规划方法。首先通过引入启发式函数优化与路径平滑策略设计了改进A*算法,利用该算法生成全局最优路径... 针对博物馆、展览馆等密集障碍物环境下腿脚不便群体的移动辅助需求,提出一种融合全局A*算法与局部动态窗口法DWA的自主导航路径规划方法。首先通过引入启发式函数优化与路径平滑策略设计了改进A*算法,利用该算法生成全局最优路径;然后针对动态环境特性采用自适应权重DWA算法进行实时避障与轨迹优化,在原始DWA算法的基础上加入全局路径评价函数和制动距离评价函数,显著提升复杂狭窄通道中的安全性与运动连续性。为验证算法有效性,在模拟展馆环境的实验室场景中构建测试平台。并引入轨迹平滑度、碰撞率及遍历节点数等指标对改进算法进行评估。实验结果表明,相较于传统A*与原始DWA算法,本文方法在保证全局路径最优性的同时,不仅提高了动态障碍规避成功率,轨迹抖动幅度也有所降低。该方法为特殊群体在受限室内场景的安全移动提供了可靠技术支撑。 展开更多
关键词 密集障碍物环境 路径规划 A*算法 局部动态窗口法 安全移动
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结合DC-A*与FE-DWA的巡检机器人路径规划方法 认领 引用 被引量：3
11
作者 毕竟 刘俊 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期334-346,共13页
针对危化品仓库中巡检机器人的路径规划需求,提出了一种结合方向约束A*算法(directional-constraint A*,DC-A*)与模糊能耗动态窗口算法(fuzzy-energy dynamic window approach,FE-DWA)的路径规划策略,旨在提升机器人在复杂环... 针对危化品仓库中巡检机器人的路径规划需求,提出了一种结合方向约束A*算法(directional-constraint A*,DC-A*)与模糊能耗动态窗口算法(fuzzy-energy dynamic window approach,FE-DWA)的路径规划策略,旨在提升机器人在复杂环境中的导航能力。针对A*算法的低搜索效率和路径不平滑等问题,减少了搜索方向,避免斜穿障碍物顶点,并引入障碍率概念,设计多轮路径优化策略。在动态规划部分,引入能耗模型并扩展评价函数,以保证路径的平滑性来减少行驶能耗,并通过模糊逻辑控制实现权重参数的自适应调整,更好应对不同障碍环境。仿真实验结果表明,DC-A*算法相较于传统算法,转折度数、节点遍历数均有所降低;FE-DWA算法在路径平滑性和鲁棒性方面显著优于传统算法。将两种改进算法融合,在复杂动态环境中既能有效避障,又能够维持较低的能耗并保持路径的整体平滑性。 展开更多
关键词 路径规划 A*算法 动态窗口算法(DWA) 算法融合
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改进冠豪猪算法和DWA的路径规划研究 认领 引用 被引量：1
12
作者 郭超杰 韩晓霞 +2 位作者 李炳金 刘奉宜 刘建平 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期98-111,共14页
鉴于全局路径规划算法无法规避动态障碍物以及局部路径规划算法缺乏全局视角,容易陷入局部最优,提出一种改进冠豪猪算法与改进DWA算法融合的路径规划算法。针对传统冠豪猪算法存在收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优等问题,使... 鉴于全局路径规划算法无法规避动态障碍物以及局部路径规划算法缺乏全局视角,容易陷入局部最优,提出一种改进冠豪猪算法与改进DWA算法融合的路径规划算法。针对传统冠豪猪算法存在收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优等问题,使用改进的Circle混沌映射初始化种群,提高种群多样性;通过自适应动态调整策略计算探索阶段和开发阶段的概率,平衡全局搜索和局部开发的能力;引入复合柯西变异策略,增强算法全局搜索能力;结合三级节点选择机制,提高路径中最优节点的选择概率。针对传统DWA算法轨迹预测时间固定、易陷入“死锁”等问题,引入自适应调整策略动态调整轨迹预测时间,改进评估函数,融合全局路径规划算法跳出局部最优,确保机器人实时避障。仿真实验证明,融合算法在搜索效率方面有显著提升,能够有效处理移动机器人路径规划问题。 展开更多
关键词 路径规划 冠豪猪算法 动态窗口算法(DWA) Circle混沌映射 复合柯西变异 融合算法
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Hybrid path planning for USVs using improved A*and DWA 认领 引用
13
作者 WANG Guangwei YANG Le +2 位作者 TAN Zhikun LI Yichen YU Wenbin 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2026年第1期45-63,共19页
A safe and reliable path planning algorithm is fundamental for unmanned surface vehicles(USVs)to perform autonomous navigation tasks.However,a single global or local planning strategy cannot fully meet the requirement... A safe and reliable path planning algorithm is fundamental for unmanned surface vehicles(USVs)to perform autonomous navigation tasks.However,a single global or local planning strategy cannot fully meet the requirements of complex maritime environments.Global planning alone cannot effectively handle dynamic obstacles,while local planning alone may fall into local optima.To address these issues,this paper proposes a multi-dynamic-obstacle avoidance path planning method that integrates an improved A*algorithm with the dynamic window approach(DWA).The traditional A*algorithm often generates paths that are too close to obstacle boundaries and contain excessive turning points,whereas the traditional DWA tends to skirt densely clustered obstacles,resulting in longer routes and insufficient dynamic obstacle avoidance.To overcome these limitations,improved versions of both algorithms are developed.Key points extracted from the optimized A*path are used as intermediate start-destination pairs for the improved DWA,and the weights of the DWA evaluation function are adjusted to achieve effective fusion.Furthermore,a multi-dynamic-obstacle avoidance strategy is designed for complex navigation scenarios.Simulation results demonstrate that the USV can adaptively switch between dynamic obstacle avoidance and path tracking based on obstacle distribution,validating the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 multiple dynamic obstacles A*algorithm dynamic window approach(DWA) unmanned surface vehicle(USV) path planning collision avoidance
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基于图优化DWA算法的篮球运动员运球轨迹实时识别方法 认领 引用
14
作者 孙鸿 赵宁社 +1 位作者 王超 易晓刚 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2026年第4期972-978,共7页
针对篮球运动高速运球动作中,球员突破时会产生位移模糊及运动模糊效应,难以获取篮球运动员运球轨迹图,导致运球与实际轨迹间存在偏差的问题,提出基于图优化DWA(Dynamic Window Approach)算法的篮球运动员运球轨迹实时识别方法。获取目... 针对篮球运动高速运球动作中,球员突破时会产生位移模糊及运动模糊效应,难以获取篮球运动员运球轨迹图,导致运球与实际轨迹间存在偏差的问题,提出基于图优化DWA(Dynamic Window Approach)算法的篮球运动员运球轨迹实时识别方法。获取目标运动员点云数据,并针对篮球场地及障碍项(其他运动员),建立栅格地图,构建运动学模型并建立动态窗口,模拟出目标运动员的多条运球预测轨迹,通过动态窗口判定轨迹安全情况,从多个维度评价确定最佳运球预测轨迹。根据所预测的轨迹,获取运球过程中的转折点及路径点,结合A*算法获取动态避障路线,通过剪枝算法得出轨迹图模型。通过设计启发函数构建最终评价函数,根据评价结果,确定轨迹图模型中的最优轨迹点,并利用贝塞尔曲线平滑处理所得轨迹,通过遍历图模型确定轨迹点优先级别,综合处理坐标得出平滑性较好的轨迹并可视化输出结果。实验结果表明,该方法所得识别的运动员运球与实际轨迹间的偏差小于5 cm,证明该方法识别篮球运动员运球轨迹准确性较高。 展开更多
关键词 图优化DWA算法 轨迹图模型 动态窗口 栅格地图 贝塞尔曲线
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融合VO和DWA的无人潜航器三维空间避障研究 认领 引用
15
作者 吴穹 巩在武 张永垂 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2026年第3期372-382,共11页
针对现有无人潜航器(UUV)在复杂海洋环境中自主避障效率较低的问题,本文提出一种融合速度障碍法(VO)与动态窗口法(DWA)的三维避障算法。首先,引入碰撞圆锥体和极坐标系,并开发了适用于碰撞圆锥体的碰撞检测方法,从而将原本局限于二维平... 针对现有无人潜航器(UUV)在复杂海洋环境中自主避障效率较低的问题,本文提出一种融合速度障碍法(VO)与动态窗口法(DWA)的三维避障算法。首先,引入碰撞圆锥体和极坐标系,并开发了适用于碰撞圆锥体的碰撞检测方法,从而将原本局限于二维平面的速度障碍法与动态窗口法扩展至三维空间。其次,通过设定UUV的探测球范围,将进入该区域的障碍物区分为动态与静态两类,分别采用碰撞圆锥体和极坐标运动模型进行碰撞检测,并筛选出可行轨迹集合。最后,通过评价函数从可行轨迹中选取最优路径,循环执行该过程,实现UUV的高效避障。三维仿真实验表明,采用该融合算法的UUV能够实现零碰撞避障。在全动态障碍物场景中,其轨迹长度相较于速度障碍法减少5.78%,任务完成时间较动态窗口法缩短16.91%,且算法运行耗时更少。所提算法对提升无人潜航器在复杂环境中的自主避障能力具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 无人潜航器 动态窗口法 速度障碍法 三维空间避障算法
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基于射线跳跃A*与改进DWA算法的机器人混合路径规划方法 认领 引用
16
作者 高林鹤 程豪 +3 位作者 李保路 赵军平 王海艳 张晶 《河北省科学院学报》 CAS 2026年第3期11-19,共9页
为解决复杂动态环境下移动机器人路径规划中的计算效率与安全性问题,本研究提出一种射线跳跃A*算法与改进动态窗口法(dynamic window approach,DWA)相结合的混合规划方法。针对经典A*算法节点探索冗余、运行效率低的缺陷,引入了基... 为解决复杂动态环境下移动机器人路径规划中的计算效率与安全性问题,本研究提出一种射线跳跃A*算法与改进动态窗口法(dynamic window approach,DWA)相结合的混合规划方法。针对经典A*算法节点探索冗余、运行效率低的缺陷,引入了基于Bresenham算法的射线跳跃机制,并结合方向引导机制,减少无效搜索。为实现移动机器人在动态复杂环境中的局部避障,设计自适应安全走廊机制与智能子目标选择算法,将改进动态窗口算法与全局路径规划信息进行结合,融合运动约束与障碍预测进行参数调整,以提高路径的安全性与平滑性。本文方法在动静态混合障碍环境下实现了高效规划与实时避障的目标。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 A*算法 Bresenham 动态窗口法
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基于改进A*-DWA算法的移动机器人避障技术 认领 引用
17
作者 余风军 周晓平 《现代制造工程》 北大核心 2026年第2期30-34,65,共5页
为解决传统A*算法在实际应用中存在的动态性不足、避障效率低及运行时间长等问题,提出一种考虑运动学约束A*算法与动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)相结合的方法。首先,在考虑机器人运动学的基础上,改进A*算法的节点... 为解决传统A*算法在实际应用中存在的动态性不足、避障效率低及运行时间长等问题,提出一种考虑运动学约束A*算法与动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)相结合的方法。首先,在考虑机器人运动学的基础上,改进A*算法的节点扩展方法和启发函数模型,以提高搜索效率并减少路径转向次数,从而使得A*算法生成的路径更好地满足机器人运动约束。其次,优化DWA算法的路径评价函数,使DWA算法规划的局部路径更加平滑连贯,更有利于机器人运动执行。最后,从A*算法规划的全局路径中提取关键节点,指导DWA算法进行局部规划和动态避障。仿真结果表明,改进A*-DWA算法较其他算法规划耗时最多节约45.09%,行驶距离最多减少13.49%。实验验证了改进A*-DWA算法的有效性。 展开更多
关键词 A*算法 动态窗口法 机器人 避障 运动学约束 路径评价
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基于改进D*Life-DWA算法的多个机器人仓储路径规划方法研究 认领 引用
18
作者 杨瑜 王龙葛 +1 位作者 孙文杰 李兆丰 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第4期290-295,301,共6页
针对现有多个机器人仓库路径规划方法存在的规划路径长、效率低、动态性不足等问题,在多个机器人仓储路径规划系统的基础上,提出了一种结合全局规划、局部规划和优先级排序的多机器人仓储路径规划方法。通过启发式函数、代价函数和平滑... 针对现有多个机器人仓库路径规划方法存在的规划路径长、效率低、动态性不足等问题,在多个机器人仓储路径规划系统的基础上,提出了一种结合全局规划、局部规划和优先级排序的多机器人仓储路径规划方法。通过启发式函数、代价函数和平滑处理优化D*Lite算法完成多机器人仓储的全局路径规划,通过评价函数优化动态窗法完成多机器人仓库的局部路径规划,通过改进优先级搜索算法优化多机器人系统的路径规划优先级顺序,结合上述方法完成多个机器人仓储路径规划。通过实例验证所提规划方法的优越性。结果表明,所提混合路径规划方法可以实现多个机器人动态仓储环境下的路径规划,有效解决多个机器人仓储路径之间存在的动态冲突问题。与常规方法相比,该方法有效地降低了规划路径的长度和动态冲突的发生,提高了规划效率。可为多个机器人集中控制发展提供一定的助力。 展开更多
关键词 多个机器人 仓储路径规划 D*Lite算法 动态窗口法 优先级排序搜索算法
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基于D*DWA的水面无人艇路径规划 认领 引用
19
作者 段求辉 《控制工程》 CSCD 北大核心 2026年第1期129-134,共6页
针对水面无人艇在动态环境下的路径规划难以满足全局最优和实时避障需求的问题,提出了一种改进D*算法和改进动态窗口法相融合的算法,即D*DWA。首先,对环境地图进行栅格化建模,利用层次聚类法根据障碍物的坐标位置对地图进行区域划... 针对水面无人艇在动态环境下的路径规划难以满足全局最优和实时避障需求的问题,提出了一种改进D*算法和改进动态窗口法相融合的算法,即D*DWA。首先,对环境地图进行栅格化建模,利用层次聚类法根据障碍物的坐标位置对地图进行区域划分;然后,建立区域障碍物复杂度量化指标向量对D*算法中的代价函数进行优化,获取全局最优路径的基本信息;最后,根据全局最优路径中关键节点信息设计动态窗口法的评价函数,快速规划出全局最优光滑路径。实验将所提出的D*DWA与其他路径规划算法进行了仿真对比。实验结果表明,该算法提高了路径规划的效率,增加了路径的平滑度。 展开更多
关键词 水面无人艇 路径规划 层次聚类法 改进D*算法 动态窗口法
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融合AFP思想的DWA算法优化局部路径研究 认领 引用
20
作者 赵科 蔡立程 《自动化与仪表》 2026年第3期56-60,共5页
针对动态窗口法(DWA)在AGV局部路径规划中的局限性,提出一种改进的DWA局部路径规划方法。首先,将贝塞尔曲线关键点作为DWA的局部子目标点,引入动态避障评价函数,实时计算到目标点的最短距离;融合AFP中引力-斥力思想,改进偏转角评价函数... 针对动态窗口法(DWA)在AGV局部路径规划中的局限性,提出一种改进的DWA局部路径规划方法。首先,将贝塞尔曲线关键点作为DWA的局部子目标点,引入动态避障评价函数,实时计算到目标点的最短距离;融合AFP中引力-斥力思想,改进偏转角评价函数,提升转向安全性。在MATLAB仿真平台构建动态障碍场景中对比不同算法,结果表明,该方法在高动态AGV作业场景中,在运算效率与路径质量上均优于对比算法,为实时避障提供了可靠解决方案。 展开更多
关键词 AGV路径规划 动态窗口法(DWA) 人工势场法(AFP)
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