改进A*算法的AGV避障路径规划研究

简介

针对传统A*算法在复杂栅格地图规划的路径不平滑存在多余转折点和多余共线节点,使用传统八叉树搜索策略时,AGV易发生碰撞障碍物现象,在复杂环境中随机出现在全局路径上的障碍物无法实现动态避障等问题,提出一种改进A*算法。由于传统A*算法的搜索效率主要取决于估价函数的设计,因此引入启发式函数的权重系数提高A*算法的搜索效率;设置障碍物安全距离,为判断障碍物区域内当前障碍物是否影响AGV通行提供参考,再次改进原有八叉树搜索策略提升避障性能,然后对得到的无碰撞路径进行路径优化处理,保留关键转折点;最后实现A*和DWA算法融合,进一步优化路径,并实现全局动态路径规划。实验结果表明:融合算法使得路径更加平滑,提高了算法的避障性能,表明了融合算法在机器人路径规划中的可行性。