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一种改进型A^(*)算法的AGV路径规划
1
作者 洪楚桐 郭彦青 +2 位作者 张盼盼 康瑞 马鹏豪 《机械设计与制造工程》 2025年第1期51-54,共4页
A^(*)算法是一种常见的AGV路径规划算法,然而当AGV的运动环境很复杂时,A^(*)算法的效率会显著下降。针对传统A^(*)算法存在路径搜索效率低、路径转折次数多等问题,提出一种改进型A^(*)算法。首先基于栅格法对地图进行建模,随后对A^(*)... A^(*)算法是一种常见的AGV路径规划算法,然而当AGV的运动环境很复杂时,A^(*)算法的效率会显著下降。针对传统A^(*)算法存在路径搜索效率低、路径转折次数多等问题,提出一种改进型A^(*)算法。首先基于栅格法对地图进行建模,随后对A^(*)算法的启发函数和邻域搜索策略展开研究,引入动态加权机制改进启发函数,并在此基础上加入动态五邻域搜索策略。最后在Python编程环境下,分别使用两种不同障碍率的栅格地图对改进型A^(*)算法与传统A^(*)算法进行对比仿真实验。仿真结果表明,改进型A^(*)算法搜索时间平均缩短了69.3%,路径拓展节点数平均减少了74.5%,可以明显减少转弯次数,提升整体效率,尤其是在障碍率较高时优化效果更明显;引入贝塞尔曲线后,可使移动路径更加平滑。 展开更多
关键词 自动导向车 路径规划 改进型A^(*)算法 动态加权 搜索邻域 贝塞尔曲线
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基于障碍密度优先策略改进A^(*)算法的AGV路径规划
2
作者 陈一馨 段宇轩 +2 位作者 刘豪 谭世界 郑天乐 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期26-34,共9页
针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,... 针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,用于更准确地估计当前节点到目标节点的实际代价;其次,采用动态邻域搜索策略提高算法的搜索效率和运行效率;最后,通过冗余节点处理策略减少路径拐点和删除冗余节点,得到只包含起点、转折点以及终点的路径。采用不同尺寸和复杂度的栅格环境地图进行仿真实验,结果表明:所提改进A^(*)算法与传统A^(*)算法以及其他改进的A^(*)算法相比,路径长度分别缩短了4.71%和2.07%,路径拐点数量分别减少了45.45%和20.54%,路径存在节点分别减少了82.24%和62.45%。 展开更多
关键词 路径规划 栅格地图 改进A^(*)算法 启发函数 动态邻域搜索 冗余节点优化
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基于改进A^(*)算法的机器人路径规划
3
作者 苏畅 张曼 《兰州工业学院学报》 2025年第1期103-106,共4页
针对经典A^(*)算法对于喷射混凝土机器人在煤矿巷道作业中存在求解路径容易转向、轨迹耗时长、搜索节点多、路径转折安全性能低等路径规划问题,提出一种改进的A^(*)算法。首先对启发函数权重优化,然后删除冗余节点,最后通过三次B样条曲... 针对经典A^(*)算法对于喷射混凝土机器人在煤矿巷道作业中存在求解路径容易转向、轨迹耗时长、搜索节点多、路径转折安全性能低等路径规划问题,提出一种改进的A^(*)算法。首先对启发函数权重优化,然后删除冗余节点,最后通过三次B样条曲线法降低喷浆机器人的路径转折角度,增加机器人工作的安全性。仿真结果表明:与现有算法相比,所提方案寻路时间节省了30%左右,平均节点个数减少了39%左右。 展开更多
关键词 路径规划 改进A^(*)算法 喷浆机器人 评价函数
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随机地图下改进A^(*)路径规划算法研究
4
作者 林硕 金恒江 +1 位作者 韩忠华 赵剑明 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第2期43-47,共5页
为解决传统算法在规划AGV(automated guided vehicles)路径时存在的节点多、路径不平滑和拓展范围广等问题,提出了一种改进A*算法。首先,采用栅格法建立环境信息;其次,通过加权后的障碍物比例对启发函数进行改进,同时增加防碰撞函数以... 为解决传统算法在规划AGV(automated guided vehicles)路径时存在的节点多、路径不平滑和拓展范围广等问题,提出了一种改进A*算法。首先,采用栅格法建立环境信息;其次,通过加权后的障碍物比例对启发函数进行改进,同时增加防碰撞函数以降低碰撞概率;最后,对所提出的改进算法进行拐角优化,减少AGV实际作业时的转弯次数。实验数据表明,简单环境下改进A^(*)算法的遍历节点数较两种传统算法分别缩短了85.3%、55.9%;复杂环境下改进A*算法的遍历节点数较两种传统算法缩短94.5%、70.3%。同时拐点数量减少、路径更加平滑、路径规划时间也大幅缩短,提高了运行效率并有效降低碰撞概率。 展开更多
关键词 路径规划 改进A^(*)算法 环境建模 拐角优化 防碰撞
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基于改进A^(*)算法的机器人不平坦地形全局路径规划
5
作者 郭聚刚 于军琪 +3 位作者 冯春勇 王凯 陈易圣 董振平 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期309-322,共14页
针对机器人在非结构化和不平整地形的路径规划问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的全局路径规划方法。改进A^(*)算法引入双向搜索策略以提高算法计算速度。通过路径节点过滤克服了双向搜索策略带来的问题并减少了关键节点的数量,增加坡... 针对机器人在非结构化和不平整地形的路径规划问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的全局路径规划方法。改进A^(*)算法引入双向搜索策略以提高算法计算速度。通过路径节点过滤克服了双向搜索策略带来的问题并减少了关键节点的数量,增加坡度约束降低了机器人的爬坡角度和侧倾角度,提高了规划路径的安全性,通过Bézier曲线拟合路径使其变得光滑,更有利于机器人的运动控制。在不同地形和障碍密度的高程图上进行实验,验证了改进的有效性。实验结果表明,与传统A^(*)算法相比,改进A^(*)算法在路径长度增加14.6%至37.84%的情况下,计算时间减少了71.05%至82.90%,关键节点数量减少了51.94%至70.53%,并且爬坡角度和侧倾角度显著减少,路径更加平滑。因此,该方法在提高效率的同时能够在非结构化和不平坦的地形下生成安全可靠的路径。 展开更多
关键词 路径规划 不平坦地形 改进A^(*)算法 移动机器人
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融合改进A^(*)算法与动态窗口法的机器人路径规划
6
作者 滕景佳 毛建中 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第3期496-504,共9页
针对传统A*算法在大规模复杂环境下存在搜索效率低、生成路径冗余点多且避障性能差的问题,本文提出一种融合改进A*与动态窗口法的机器人路径规划算法。针对传统A*算法搜索效率较低的问题,引入双向搜索机制,减少搜索节点,改进评价函数,... 针对传统A*算法在大规模复杂环境下存在搜索效率低、生成路径冗余点多且避障性能差的问题,本文提出一种融合改进A*与动态窗口法的机器人路径规划算法。针对传统A*算法搜索效率较低的问题,引入双向搜索机制,减少搜索节点,改进评价函数,提高算法的运行效率;针对冗余点多的问题,本文提出连线障碍点判断方法,并结合关键点选取策略,能够有效剔除路径上的冗余节点,优化全局路径;最后,从起始点开始,以优化后全局路径上的关键点为局部目标,分段使用动态窗口法进行路径规划,确保机器人能够实时避障,最终安全到达目标点。仿真实验结果表明:该文所提融合算法在复杂动态环境环境中能够有效对移动机器人进行路径规划。 展开更多
关键词 路径规划 改进A^(*)算法 全局最优路径 动态窗口法
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基于融合改进A^(*)和动态窗口算法的叉车式AGV路径规划研究
7
作者 严小虎 邱亚峰 +2 位作者 田浩杰 李前位 刘康 《机械制造与自动化》 2025年第1期119-122,127,共5页
针对传统A^(*)算法和动态窗口算法在叉车式自主导航车(AGV)路径规划中搜索慢、冗余点多和灵活性差等问题,改进传统A^(*)算法和动态窗口算法;提出融合算法开展叉车式AGV的路径规划和避障研究,使其在规划全局路径的同时规划局部路径,实现... 针对传统A^(*)算法和动态窗口算法在叉车式自主导航车(AGV)路径规划中搜索慢、冗余点多和灵活性差等问题,改进传统A^(*)算法和动态窗口算法;提出融合算法开展叉车式AGV的路径规划和避障研究,使其在规划全局路径的同时规划局部路径,实现兼具全局避障的最优路径规划。通过与4种算法的仿真实验结果对比,融合算法能够达到全局路径最优且轨迹平滑性最好,同等条件下能够减少5.73%路径长度和节约40.90%时间。 展开更多
关键词 AGV 路径规划 改进A^(*)算法 改进动态窗口算法 融合算法
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基于气象环境下改进A^(*)算法的船舶实时航线规划
8
作者 薛刚 张志安 胡琼 《自动化与仪表》 2025年第3期54-58,共5页
为提升船舶在复杂风浪环境中航行的安全性和效率,研究设计了一种基于气象环境下改进A^(*)算法的船舶实时动态航线规划方法。从限制搜索方向、优化启发式函数和路径平滑处理方面对A^(*)算法进行改进,并依据风浪对船速的影响,设计最短航... 为提升船舶在复杂风浪环境中航行的安全性和效率,研究设计了一种基于气象环境下改进A^(*)算法的船舶实时动态航线规划方法。从限制搜索方向、优化启发式函数和路径平滑处理方面对A^(*)算法进行改进,并依据风浪对船速的影响,设计最短航时航线,利用ERA5获取风浪信息进行仿真实验,结果表明改进后的优化航线,算法效率提升24.3%,有效避开台风区域,在航行时间、速度稳定性和安全性方面均优于其他航线,具有显著的优越性,对于提升海上交通安全具有十分重要的意义。 展开更多
关键词 气象环境 动态航线 改进A^(*)算法 最短航时 跨海航行
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基于改进A^(*)算法的消毒机器人全覆盖路径规划
9
作者 鲜浩 邵慧超 +3 位作者 石浩德 邵延华 常志远 楚红雨 《机器人技术与应用》 2025年第2期27-32,共6页
针对消毒机器人在室内作业时路径规划短的问题,本文提出了一种全覆盖改进A^(*)算法。首先,在启发函数中加入变规则函数并动态更新权重,以增加消毒覆盖率。其次,提出一种改进双向搜索策略,通过引入导向因子和相遇代价函数提高搜索速度和... 针对消毒机器人在室内作业时路径规划短的问题,本文提出了一种全覆盖改进A^(*)算法。首先,在启发函数中加入变规则函数并动态更新权重,以增加消毒覆盖率。其次,提出一种改进双向搜索策略,通过引入导向因子和相遇代价函数提高搜索速度和相遇概率。然后,引入三阶贝塞尔曲线处理生成路径,减少路径生成拐点,提高路径平滑性。最后,消融实验表明,变规则后路径规划长度增加224%,政进双向搜索后时间缩短37.2%;模拟教室场景实验表明,在3种不同的实验场景中,与传统A*算法相比,改进算法路径规划长度分别增加了616%、223%和261%,可以更好地覆盖室内消毒区域。 展开更多
关键词 消毒机器人 路径规划 改进A^(*)算法 双向搜索 导向因子 三阶贝塞尔曲线
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基于改进型小龙虾算法优化CNN-LSTM神经网络的锂电池SOH估计
10
作者 刘铠玮 张道涵 +3 位作者 田东红 陈金康 沈月 彭思敏 《电气应用》 2025年第3期97-105,共9页
电池健康状态(SOH)可定量描述电池当前的老化性能状态,为电池的使用和维护提供了重要参考依据,但电池容量再生现象和超参数敏感问题易影响其估计准确度。首先,从电池充放电曲线中提取健康特征,并定量分析其与SOH的相关性。然后,针对基... 电池健康状态(SOH)可定量描述电池当前的老化性能状态,为电池的使用和维护提供了重要参考依据,但电池容量再生现象和超参数敏感问题易影响其估计准确度。首先,从电池充放电曲线中提取健康特征,并定量分析其与SOH的相关性。然后,针对基于循环神经网络的单一模型在处理电池老化与健康特征之间的长期依赖关系时存在难以捕捉复杂老化模式的局限性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)相结合的深度学习方法,以更准确地预测电池容量再生现象及估计电池SOH。最后,提出了一种改进型小龙虾算法,以解决神经网络模型超参数敏感的问题。以NASA数据集为例,通过与LSTM和CNN-LSTM算法的仿真及实验数据对比分析表明,所提出的SOH估计算法的MAE和RMSE均小于0.75%。 展开更多
关键词 锂电池 健康状态 卷积神经网络 长短时记忆网络 改进型小龙虾算法
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阵列传感器气体浓度检测的改进型海鸥算法研究
11
作者 李鹏 纵彪 +2 位作者 林事力 张立豪 刘轩宇 《电子器件》 2025年第1期31-37,共7页
针对阵列传感器对二元混合气体定量检测时由于交叉敏感特性导致检测精度低的问题,提出一种改进型的海鸥算法优化核极限学习机算法。该方法首先使用核主成分分析(KPCA)对数据进行降维处理以及特征提取,选择贡献率大的主成分作为输入向量... 针对阵列传感器对二元混合气体定量检测时由于交叉敏感特性导致检测精度低的问题,提出一种改进型的海鸥算法优化核极限学习机算法。该方法首先使用核主成分分析(KPCA)对数据进行降维处理以及特征提取,选择贡献率大的主成分作为输入向量,其次改进了海鸥算法(SOA)中的非线性收敛因子B和螺旋形状系数u、v,再使用改进型海鸥算法优化核极限学习机(KELM)的关键参数,即正则化系数C和核参数σ,组成SOA-KELM定量检测模型,最终计算分析后输出结果。实验结果表明改进型海鸥算法搜索能力更好,改进型海鸥算法优化核极限学习机(SOA-KELM)的回归能力更强,检测误差更小,相关系数检测在0.9916以上,为阵列传感器气体浓度检测提供了一种新方法。 展开更多
关键词 浓度检测 核主成分分析 核极限学习机 改进型海鸥算法
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基于双向搜索改进A^(*)算法的无人艇全局路径规划
12
作者 梅梦磊 陈顺洪 +1 位作者 菅永坤 白立 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第5期97-102,共6页
为解决传统A^(*)算法搜索效率低、路径拐点多、贴近障碍物等问题,结合无人艇特性,提出一种改进A^(*)算法。首先,引入人工势场法对评价函数进行改进,考虑障碍物斥力场的影响,提高路径安全性;其次,通过改进节点遍历方式和双向搜索机制减... 为解决传统A^(*)算法搜索效率低、路径拐点多、贴近障碍物等问题,结合无人艇特性,提出一种改进A^(*)算法。首先,引入人工势场法对评价函数进行改进,考虑障碍物斥力场的影响,提高路径安全性;其次,通过改进节点遍历方式和双向搜索机制减少搜索节点,提高路径规划速度;最后,对生成路径进行二次优化,删除冗余节点,提升路径平滑性。仿真结果表明,开阔水域场景下改进A^(*)算法在安全性、路径长度、路径平滑性、规划速度方面均有较大提升;岛礁区场景下改进A^(*)算法虽然在路径长度上有所牺牲,但安全性、路径平滑性、规划速度方面具有明显优势。研究成果可为无人艇全局路径规划问题研究提供一定的参考。 展开更多
关键词 路径规划 改进A^(*)算法 斥力场 双向搜索
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基于发现概率地对空雷达干扰源分配的改进型遗传算法
13
作者 卿朝进 何林锶 +3 位作者 王子龙 张银杰 赵桂毅 林辉 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第2期21-28,35,共9页
针对大规模干扰机和机载雷达场景下干扰资源分配困难的问题,设计一种基于映射二进制编码的改进型遗传算法。算法结合干扰机对抗来袭机载雷达的应用背景,以发现概率作为指标,求解发现概率最小化下的最优干扰资源分配策略。仿真结果表明,... 针对大规模干扰机和机载雷达场景下干扰资源分配困难的问题,设计一种基于映射二进制编码的改进型遗传算法。算法结合干扰机对抗来袭机载雷达的应用背景,以发现概率作为指标,求解发现概率最小化下的最优干扰资源分配策略。仿真结果表明,相对于经典遗传算法,在解空间巨大的情况下,所提方法有效地节省了存储空间,加速了算法的迭代收敛,并适用于硬件二进制处理系统。 展开更多
关键词 改进型遗传算法 发现概率 干扰资源分配 雷达干扰
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改进型C4.5算法在多波束点云自动消噪中的应用
14
作者 史俊明 卢清国 《海洋测绘》 北大核心 2025年第1期21-24,30,共5页
传统C4.5算法广泛应用于多波束测深系统中水深点与噪声点的自动分离,但是该算法中存在过拟合和属性相关性问题。为解决传统C4.5算法的缺陷,引入改进型C4.5算法,提出了通过计算属性依赖度更新数据集合的方法。首先通过点云之间的点特征... 传统C4.5算法广泛应用于多波束测深系统中水深点与噪声点的自动分离,但是该算法中存在过拟合和属性相关性问题。为解决传统C4.5算法的缺陷,引入改进型C4.5算法,提出了通过计算属性依赖度更新数据集合的方法。首先通过点云之间的点特征、区域特征、窗口特征等建立数据集合,并对连续特征属性进行离散化处理。然后构建决策树,利用信息增益率判断根节点(即确定最优属性划分),迭代更新,完成数据集合的分类,并对整体数据进行后剪枝处理。采用多种地形对本文算法训练效果进行交叉评定,证明本文算法的泛化能力和准确度较高。 展开更多
关键词 海洋测绘 多波束测深系统 改进型C4.5算法 信息增益率 属性依赖度 后剪枝
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基于改进A^(*)算法的全局路径规划
15
作者 武延涛 张震 +1 位作者 刘伟良 卜予涵 《自动化技术与应用》 2025年第3期12-16,共5页
提出一种改进A^(*)算法,用于解决传统A^(*)算法面对“U型”障碍物时路径规划效率低的问题。改进后的算法通过改变节点搜索条件,减少无用节点的搜索;利用摸墙算法绕过规划路径中的障碍物,提取路径中的关键转折节点,结合Flody算法思想对... 提出一种改进A^(*)算法,用于解决传统A^(*)算法面对“U型”障碍物时路径规划效率低的问题。改进后的算法通过改变节点搜索条件,减少无用节点的搜索;利用摸墙算法绕过规划路径中的障碍物,提取路径中的关键转折节点,结合Flody算法思想对路径进行优化,以及对优化后的路径后处理,以提高路径规划效率和降低路径长度。仿真结果表明,改进后的A^(*)算法在搜索效率上比传统A^(*)算法提高了63.5%,在路径长度上,减短了2.42%。 展开更多
关键词 改进A^(*)算法 U型 摸墙算法 Flody算法 路径规划
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IPA-A^(*):带有理想路径面积约束的改进A^(*)算法
16
作者 曹一波 杨正东 +1 位作者 范敬文 赵佳恒 《软件导刊》 2025年第4期75-80,共6页
在已知环境中规划最优可行路径仍是自主移动机器人领域一个具有挑战性的问题。传统的A^(*)算法是在全局路径规划领域使用最广泛且知名度最高的算法之一。然而,传统的A^(*)算法存在一些局限性。例如,由于在大规模地图上进行了过多的节点... 在已知环境中规划最优可行路径仍是自主移动机器人领域一个具有挑战性的问题。传统的A^(*)算法是在全局路径规划领域使用最广泛且知名度最高的算法之一。然而,传统的A^(*)算法存在一些局限性。例如,由于在大规模地图上进行了过多的节点探索,可能导致计算成本过高。此外,即使考虑运行时优化,其也可能生成过于靠近障碍物的路径,并且不能有效地与局部路径规划算法如动态窗口法(DWA)集成。因此,提出一种改进的A^(*)算法,称为理想路径区域A^(*)算法(IPA-A^(*))。IPA-A^(*)算法通过将理想区域约束纳入传统的启发式搜索函数,解决了过度且不必要的节点探索问题。为了评估其性能,将IPA-A^(*)算法与全局路径规划领域广泛使用的3种算法进行了比较,包括Dijkstra算法、最佳优先搜索(BFS)算法和传统的A^(*)算法。在3种不同复杂程度的地图上进行的仿真实验结果表明,与上述算法相比,IPA-A^(*)算法探索的节点数量、生成路径长度与搜索耗时均显著减少。 展开更多
关键词 改进A^(*)算法 动态窗口法 路径规划 移动机器人
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基于改进复数编码共生生物搜索算法的光伏模型参数辨识
17
作者 孙志媛 刘默斯 +1 位作者 周荣蓉 冀婉玉 《电力需求侧管理》 2025年第2期21-26,共6页
由于光伏模型具有多模态和非线性的特点,其参数辨识是一个具有挑战性的问题。鉴于传统算法在光伏模型参数辨识领域所面临的可靠性不足、精度低下、易于陷入局部最优解及早熟收敛的局限,提出了一种改进型复数编码共生生物搜索算法(improv... 由于光伏模型具有多模态和非线性的特点,其参数辨识是一个具有挑战性的问题。鉴于传统算法在光伏模型参数辨识领域所面临的可靠性不足、精度低下、易于陷入局部最优解及早熟收敛的局限,提出了一种改进型复数编码共生生物搜索算法(improved complex valued encoding symbiotic organisms search,ICSOS)用于光伏模型参数辨识。为增强传统共生生物搜索算法的寻优能力,引入了复数编码机制,由原先的一维实数编码拓展至二维复数编码空间,以扩大群体的搜索范围,增强算法的寻优能力和速度。仿真验证表明所提出的改进算法在单二极管模型和光伏组件模型参数辨识过程中均具有良好的适用性,与其他优化算法相比,ICSOS算法能够获得更低的均方根误差(root mean square error,RMSE),且能够快速寻优,有效减少预测误差,提高参数识别的精度。 展开更多
关键词 光伏模型 参数辨识 复数编码 改进型共生生物搜索算法
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基于改进A^(*)算法+LM-BZS算法的农业机器人路径规划 被引量：2
18
作者 张万枝 赵威 +3 位作者 李玉华 赵乐俊 侯加林 朱倩 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期81-92,共12页
针对目前农业机器人在全局路径规划过程中存在规划效率低、规划路径折线段多、折线角度大、作业不稳定等问题,以果园履带机器人为运动学模型,提出一种基于改进A^(*)算法+低阶多段贝塞尔曲线拼接(Low-order multi-segment Bezier curve s... 针对目前农业机器人在全局路径规划过程中存在规划效率低、规划路径折线段多、折线角度大、作业不稳定等问题,以果园履带机器人为运动学模型,提出一种基于改进A^(*)算法+低阶多段贝塞尔曲线拼接(Low-order multi-segment Bezier curve splicing,LM-BZS)算法的路径规划方法。首先,根据先验地图获取果园环境信息,将果树和障碍物视作不可通行区域,并结合机器人本体尺寸,对不可通行区域进行膨胀拟合处理;然后,利用改进A^(*)算法搜索路径,对初步生成路径进行树行节点调整;最后,采用LM-BZS算法对调整后的路径点进行优化处理,生成符合果园履带机器人作业要求的行驶路径。仿真试验结果表明,相较于传统A^(*)算法,本文所提出的改进算法在无障碍和有障碍环境中,路径规划时间分别减少76.75%、86.40%,节点评估数量分别减少36.68%、39.37%;经LM-BZS算法优化所得路径在无障碍环境中,相较于传统A^(*)算法和高阶贝塞尔算法,平均曲率分别降低45.81%、18.94%;在有障碍环境中平均曲率分别降低56.98%、27.81%。场地试验结果表明,果园履带机器人在对本文算法生成路径进行跟踪行驶时,在无障碍和有障碍环境中,最大横向误差分别为0.428、0.491 m,平均横向误差分别为0.232、0.276 m,平均航向偏差分别为11.06°、13.76°,符合果园履带机器人自主行驶条件。 展开更多
关键词 农业机器人 改进A^(*)算法 路径规划 LM-BZS算法
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采用改进遗传算法的无线电能传输系统参数优化设计
19
作者 杨阳 章治 +2 位作者 吴雪钰 曹嘉亿 郑晅 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第4期93-104,共12页
针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT... 针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT系统仿真平台并进行理论分析,评估了谐振参数、耦合系数和等效负载对该系统输出特性的影响,选择影响程度最复杂的变量作为决策变量,构建系统非线性优化模型;以提高WPT系统的传输效率为目标,在遗传算法基础上加入非线性优化策略,并设计新的突变函数,利用改进后的遗传算法(IGA)给出了系统参数的优化设计方案。仿真结果表明:IGA使系统传输效率达到98.34%,相较遗传算法提高了2.52%,且收敛速度显著提高。搭建WPT系统实验平台并进行测试,结果表明:该系统能够以97.98%的传输效率保持300 W的功率输出;当负载电阻处于6~46Ω时,系统传输效率能够维持在90%以上。研究结果可为LCC-S型WPT系统参数设计提供参考。 展开更多
关键词 无线电能传输 LCC-S型 拓扑结构 改进遗传算法 谐振参数优化
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融合改进A^(*)算法与动态窗口法的移动机器人路径规划 被引量：2
20
作者 邵磊 张飞 +2 位作者 刘宏利 李季 孙文涛 《天津理工大学学报》 2024年第1期71-76,共6页
为解决移动机器人在随机障碍物环境的导航过程中,使用A星(简称A^(*))算法出现碰撞导致路径规划失败的问题,设计了一种融合改进A_(*)算法和动态窗口法(dynamic window approach,DWA)的全局动态路径规划方法。首先,从以下两方面改进传统A^... 为解决移动机器人在随机障碍物环境的导航过程中,使用A星(简称A^(*))算法出现碰撞导致路径规划失败的问题,设计了一种融合改进A_(*)算法和动态窗口法(dynamic window approach,DWA)的全局动态路径规划方法。首先,从以下两方面改进传统A^(*)算法:混合使用4邻域和8邻域A^(*)搜索算法,与通过删除冗余路径点和转折点来提高路径的平滑性;接着将改进A^(*)算法与DWA融合,利用融合算法使移动机器人进行全局实时动态路径规划。Matlab仿真试验结果表明,改进后的A^(*)算法较传统A^(*)算法不会使机器人穿越障碍物及其顶点,这有效减少了碰撞,从而提高了安全性;融合DWA后,在获得全局最优路径的基础上,能避开静态随机障碍物和动态障碍物,这证明了融合算法有良好的路径规划能力。 展开更多
关键词 移动机器人 改进A^(*)算法 动态窗口法(DWA) 路径规划 算法融合
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