基于改进A^(*)算法的煤矿救援机器人路径规划

摘要

路径规划是煤矿救援机器人研究的重要内容之一。针对灾后煤矿环境非结构化的特点,以及传统A^(*)算法规划的路径长度非最短、拐弯次数多和平滑度较差等问题,提出一种基于改进A^(*)算法的煤矿救援机器人路径规划方法。对真实环境中的地图信息进行二值化处理,构建栅格地图;判断当前点与目标点的相对位置,利用改进A^(*)算法进行路径规划,得到一条从当前点到目标点的路径;利用Douglas-Peucker(D-P)算法提取路径上的关键节点,采用三次样条插值函数对关键节点进行拟合,完成对路径的平滑处理。改进A^(*)算法将传统A^(*)算法的8邻域搜索扩展为有目的性的13邻域搜索,在进行路径搜索时,先对当前点和目标点的位置关系进行判断,从而减少路径节点,减小路径长度,提升路径平滑度。Matlab仿真结果表明:与8邻域A^(*)算法、24邻域A^(*)算法、48邻域A^(*)算法相比,改进A^(*)算法在路径长度、拐弯次数、平滑度等方面有一定优化,更适用于煤矿救援机器人路径规划;与Fuzzy算法相比,改进A^(*)算法路径规划所用时间更短,规划的路径长度更短,拐弯次数更少。