２０２３年５月第５１卷第９期机床与液压ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＭａｙ２０２３Ｖｏｌ.５１Ｎｏ.９ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ.ｉｓｓｎ.１００１－３８８１.２０２３.０９.００６本文引用格式：齐凤莲，王晓庆，张帼英．改进Ａ∗算法的ＡＧＶ避障路径规划研究［Ｊ］．机床与液压，２０２３，５１（９）：３４－３９．ＱＩＦｅｎｇｌｉａｎ，ＷＡＮＧＸｉａｏｑｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＧｕｏｙｉｎｇ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＡＧＶｏｂｓｔａｃｌｅａｖｏｉｄａｎｃｅｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｉｍ⁃ｐｒｏｖｅｄＡ∗ａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ＆Ｈｙｄｒａｕｌｉｃｓ，２０２３，５１（９）：３４－３９．收稿日期：２０２２－０３－０２作者简介：齐凤莲（１９７７—），女，博士，副教授，主要研究方向为机电一体化技术、自动控制系统。Ｅ－ｍａｉｌ：６１４５８２６０８＠ｑｑ.ｃｏｍ。通信作者：王晓庆（１９９７—），男，硕士研究生，主要研究方向为机电控制系统、路径规划及轨迹跟踪。Ｅ－ｍａｉｌ：５０２０７０６６２＠ｑｑ.ｃｏｍ。改进Ａ∗算法的ＡＧＶ避障路径规划研究齐凤莲１，王晓庆１，张帼英２（１.沈阳建筑大学机械工程学院，辽宁沈阳１１００００；２.内蒙古北方重工集团防务部，内蒙古包头０１４０００）摘要：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。关键词：ＡＧＶ避障路径规划；改进Ａ∗算法；融合算法中图分类号：ＴＰ２４２ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＡＧＶＯｂｓｔａｃｌｅＡｖｏｉｄａｎｃｅＰａｔｈＰｌａｎｎｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＡ∗ＡｌｇｏｒｉｔｈｍＱＩＦｅｎｇｌｉ...
