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甘肃住房和城乡建设部网站,企业网站 梦织,湖北强涛建设工程有限公司网站,推广运营培训课程目录1.摘要2.改进A*算法3.结果展示4.参考文献5.代码获取6.算法辅导应用定制读者交流1.摘要 针对传统 A* 算法在大规模环境中存在的计算效率低、路径转向角大以及路径不平滑等问题#xff0c;本文提出了一种改进 A* 路径规划算法#xff0c;该方法引入双向交替搜索#xff0…目录1.摘要2.改进A*算法3.结果展示4.参考文献5.代码获取6.算法辅导·应用定制·读者交流1.摘要针对传统 A* 算法在大规模环境中存在的计算效率低、路径转向角大以及路径不平滑等问题本文提出了一种改进 A* 路径规划算法该方法引入双向交替搜索BAS策略通过正向与反向搜索交替进行并在路径相遇时完成规划有效提升了搜索效率同时采用指数衰减加权的启发式函数进一步优化了搜索性能。为减少路径冗余并降低转向角算法引入路径节点筛选机制并利用 Bézier 曲线实现路径平滑处理以满足移动机器人运动控制的实际需求。2.改进A*算法双向交替搜索策略双向交替搜索BAS策略从起点和终点同时进行路径搜索通过交替选取正、反向开放列表中的最优节点作为搜索目标使两条路径自适应地相遇从而减少无效节点扩展并提高搜索效率。正反向搜索均采用 8 邻域扩展并以欧氏距离作为启发式函数f F ( N F ) g F ( N F ) h F ( N F ) f_F(N_F)g_F(N_F)h_F(N_F)fF​(NF​)gF​(NF​)hF​(NF​)f B ( N B ) g B ( N B ) h B ( N B ) f_B(N_B)g_B(N_B)h_B(N_B)fB​(NB​)gB​(NB​)hB​(NB​)h F ( N F ) ( x N B − x N F ) 2 ( y N B − y N F ) 2 h_F(N_F)\sqrt{\left(x_{N_B}-x_{N_F}\right)^2}\sqrt{\left(y_{N_B}-y_{N_F}\right)^2}hF​(NF​)(xNB​​−xNF​​)2​(yNB​​−yNF​​)2​h B ( N B ) ( x N F − x N B ) 2 ( y N F − y N B ) 2 h_B(N_B)\sqrt{\left(x_{N_F}-x_{N_B}\right)^2}\sqrt{\left(y_{N_F}-y_{N_B}\right)^2}hB​(NB​)(xNF​​−xNB​​)2​(yNF​​−yNB​​)2​改进启发式函数BAS-A* 算法在部分情况下仍存在绕障能力不足和节点重复搜索的问题导致计算效率下降。针对评价函数在搜索效率与最优性之间的权衡本文对启发式函数进行加权改进使节点距离较远时增强搜索引导、加速路径相遇距离较近时弱化启发影响以逼近真实代价从而有效减少冗余搜索并提升整体规划效率。f ( n ) g ( n ) e h ( n ) ⋅ h ( n ) f(n)g(n)\mathrm{e}^{h(n)}\cdot h(n)f(n)g(n)eh(n)⋅h(n)3.结果展示4.参考文献[1] Li C, Huang X, Ding J, et al. Global path planning based on a bidirectional alternating search A* algorithm for mobile robots[J]. Computers Industrial Engineering, 2022, 168: 108123.5.代码获取xx6.算法辅导·应用定制·读者交流xx