【摘 要】
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近年来,移动机器人技术快速发展,而路径规划问题又是其重要组成部分,因此该问题成为了热门研究领域。但是,大部分路径规划算法仅停留在理论上的研究,并没有应用到实际问题中,而且算法本身在一定程度上也存在局限性。本文针对路径规划算法存在的缺点,以A*算法和动态窗口法为研究基础,分别进行改进并最终提出一种混合算法,以此来完成移动机器人在未知环境中的路径规划,本文的研究内容如下:1.针对A*算法存在转折次数过
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近年来,移动机器人技术快速发展,而路径规划问题又是其重要组成部分,因此该问题成为了热门研究领域。但是,大部分路径规划算法仅停留在理论上的研究,并没有应用到实际问题中,而且算法本身在一定程度上也存在局限性。本文针对路径规划算法存在的缺点,以A*算法和动态窗口法为研究基础,分别进行改进并最终提出一种混合算法,以此来完成移动机器人在未知环境中的路径规划,本文的研究内容如下:1.针对A*算法存在转折次数过多、路径平滑度差和搜索效率低等问题,对传统A*算法进行了研究与改进,优化了评价函数和子节点选择方式,并对路径进行了双向平滑度优化。2.针对动态窗口法存在容易陷入局部最优等问题,对传统动态窗口法进行了研究与改进,调整了移动机器人的初始姿态并改进了评价函数。3.基于以上两种算法,本文最终提出一种混合算法用于移动机器人的路径规划,首先采用改进A*算法进行全局路径规划,得到一条较优的预行路径,然后使用改进动态窗口法进行局部路径规划,确保移动机器人能够快速、准确、安全地到达目标位置。最后在MATLAB中进行相关仿真实验,验证该算法在理论上的有效性和优越性。4.为了进一步验证该混合算法的实用性,在ROS和三维仿真平台Gazebo中模拟实际环境,利用所搭建的移动机器人模型进行仿真实验。实验结果表明,混合算法能够顺利躲避障碍物并安全到达目标位置,在动态不确定环境中完成路径规划,说明混合算法在实际应用中具有很好的表现效果。
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