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《测绘科学技术学报》2018,(5)
新形势下陆军由传统防卫型向全域机动型转变,摩托化机动的地位和作用日益突显。提出一种改进的A~*算法解决摩托化机动路径规划问题,针对机动中需顾及油料保障、难行点(路段)和道路转弯半径等要求,算法综合考虑油料消耗与保障点地理位置后,对道路网进行分层处理,并给出了分层搜索策略;改进A~*算法估价函数,计算难行点(路段)的通行时间和转弯半径;并利用向量夹角余弦值作为启发函数提高搜索效率;对比实验结果表明所提算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对传统路径规划方法在复杂大场景环境下的搜索空间大、效率低、避障安全性差等问题,本文提出了一种基于BIM的室内拓扑-栅格分层路径规划方法。首先,建立复杂室内环境的BIM模型,提取模型中结构、障碍物和通道的语义、几何及其关联信息,通过栅格抽象映射得到基础导航地图,并结合层次图思想,开展地图空间分层,获取拓扑-栅格分层地图;然后,利用细化算法,生成拓扑层中各子区域之间的离线先验路网,联合Dijkstra算法选取其中的最优路径,并基于自主改进的A*算法,快速高效搜索栅格层的最优路径,通过组合拼接拓扑层与栅格层的局部最优路径,构建完整的全局最优路径;最后,将本文方法与标准A*算法及蚁群算法作对比,在保证计算效率的同时,不仅缩小了路径搜索空间,还确保了最优路径的安全性,综合验证了所提路径规划方法的优越性。 相似文献
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A^＊算法的改进及其在路径规划中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
A*算法是一种启发式搜索算法,在路径规划中得到广泛的应用,其中启发函数的设计尤其重要.本文针对路径规划问题,对A*算法作了以下改进:一是在估价函数中考虑以距离和方向两个要素,通过归一化处理解决了单位不统一的问题;二是利用k-d树空间索引结构,动态加载节点信息,减小内存使用空间.实验结果表明,改进后的A*算法的搜索效率得到了明显的提高. 相似文献
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针对传统蚁群算法在进行无人机三维环境路径规划时存在规划速度慢、容易陷入局部最优等问题,本文提出了用引导函数改变状态转移规则、初始信息素先验分配、时变信息素更新方式3个改进策略,充分挖掘路径规划先验信息。通过增加引导函数进行路径增强,增大最优路径的选择概率;同时根据与先验路径的距离赋予信息素不同的初始浓度,使算法在搜索初期具有明确的方向性,基于优胜劣汰的思想进行信息素更新,并将信息素挥发因子设定为服从Laplace分布的波动因子,避免搜索过程陷入局部最优,最大化提升路径搜索效率,实现三维环境下的无人机路径规划。仿真试验结果表明,改进后的蚁群算法在规划最优路径长度和最优路径搜索效率上明显优于传统蚁群算法。 相似文献
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提出了一种基于双向搜索策略的K则最优路径算法,以改进的Dijkstra最优路径算法为基础,从起点和终点同时搜索,分别构造正序和逆序最优路径树,计算网络中两点之间的多条参考K则最优路径.详细描述了算法设计思想和运行过程,分析了算法的时间复杂度,并通过实际路网验证了算法的效率和精度. 相似文献
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主要针对当前嵌入式导航应用中路径规划计算存在的问题,设计了一种满足实时导航应用基于转换路网的分层搜索A*算法。该算法对于大区域的路径规划采用分层搜索策略,路径计算时采用能够处理交叉口转向限制和结点权重,并且占用存储空间小,搜索速度快的基于转换路网的二次搜索A*算法。通过实际的应用表明,算法在计算速度、路径合理性等方面可以满足实时导航应用的技术需求。 相似文献
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A*算法的规划路径全局最优,但存在拐点多、拐角大的缺点,而人工势场法的规划路径虽然平滑,却无法满足全局最优的要求。为达到机器人快速到达、安全避障的目的,分别对A*算法和人工势场法进行改进,并将两者相结合,提出一种兼顾全局与局部特性的机器人动态路径规划算法。全局路径规划采用剔除冗余节点的A*算法,生成局部目标节点序列;局部路径规划采用改进的人工势场法,提出5方向障碍物探测法替代原有斥力模型,大大减小运算量;设置最小引力场,引导机器人脱离局部最小点;采用扇形区域探测法,有效规避小型动态障碍物。仿真实验结果表明:与传统A*算法与人工势场法相比,该方法不仅生成全局最优平滑路径,而且还能够在顾及机器人移动控制的前提下,及时规避动态障碍物。 相似文献
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在GIS环境下研究最优路径问题具有很多优势,本文研究的最优路径问题是基于传统粒子群算法存在的早熟收敛问题,并提出了一种改进的粒子群算法,该算法在后期引入变异算子,变异操作能够提高算法跳出局部最优的能力,同时又保持了前期搜索速度快的优点。 相似文献