检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]河南理工大学,焦作454000
出 处:《制造业自动化》2014年第24期21-25,40,共6页Manufacturing Automation
基 金:国家自然科学基金:监测机器人数据传输与控制理论研究(U1261115);2012年度高等学校博士学科学科点专项科研基金:博导类(20124116110003);河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室:省部共建国家重点实验室培育基地开放基金项目(WS2012A06)
摘 要:移动机器人导航控制理论和方法的研究,是决定智能移动机器人能否真正实现自主化、智能化的关键,一直以来也是机器人技术领域研究的重点和热点。A*算法作为一种比较成功的算法应用在了机器人的路径寻优和规划方面,但由于A*算法本身的计算特点决定,在栅格环境下A*算法规划出的移动机器人路径往往存在着折线多、转折次数多、累计转折角度大等问题。针对A*算法的缺点和不足,在其基础上,提出了一种双层A*算法,该算法将栅格地图分为高层栅格地图和低层栅格地图,对栅格地图进行了"局部合并地图"的构建,在算法中加入了栅格占据概率函数,通过低层与高层算法相结合得到最优路径。仿真结果表明在很大程度上解决了A*算法存在的问题,使移动机器人能够在复杂环境下应用该算法进行路径规划。
关 键 词:双层A*算法 栅格占据概率 局部合并地图 成本函数
分 类 号:TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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