【摘 要】
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本文介绍了一种在静态多边形障碍物环境下,改进的基于切线的机器人路径规划算法.在二维空间中,用障碍物的边界来建立环境模型.对于被看作是质点的机器人来说,最短路径是由障碍物的凸边界线段和它们之间的公切线组成.由于要考虑机器人自身占用空间,本文提出一种改进的扩展障碍物的方法.使用A*算法进行搜索时,每个父节点可扩展的子节点的个数是影响搜索效率的关键因素.本文提出可扩展节点的限制条件,通过它可以减少大量无
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009
【出 处】
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全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议
论文部分内容阅读
本文介绍了一种在静态多边形障碍物环境下,改进的基于切线的机器人路径规划算法.在二维空间中,用障碍物的边界来建立环境模型.对于被看作是质点的机器人来说,最短路径是由障碍物的凸边界线段和它们之间的公切线组成.由于要考虑机器人自身占用空间,本文提出一种改进的扩展障碍物的方法.使用A*算法进行搜索时,每个父节点可扩展的子节点的个数是影响搜索效率的关键因素.本文提出可扩展节点的限制条件,通过它可以减少大量无用的扩展子节点.仿真结果表明,改进的算法可以快速规划出全局最优路径,所以它非常适合实时应用.
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