A*算法

摘要： 路径规划是室内导航研究的关键技术之一。A^(*)算法是一种常见的路径规划算法,当区域的点数量较少时,找寻最优路径是最有效的直接搜索方法。但当路径点规模较大时,使用数值优化算法求解最佳路径的难度急剧增加,导致规划时间所需时间过长,不符合实时性要求。为提高路径规划方法中的效率和稳定性,在梳理室内导航路径规划已有算法和方案的基础上,分析了A^(*)算法的基本思想与实现步骤,并针对室内导航中A^(*)路径算法存在的问题,提出了一种改进型A^(*)算法优化的方案。利用用户对最短距离和直行路程的需求,在位置计算中,引入同时考虑方向和距离启发信息的启发函数,把POI点与寻路节点分开处理,以映射的方式建立联系。将该方案应用于室内导航中A^(*)算法实现伪代码,对算法改进前后进行算法效率测试。结果表明,改进后A^(*)算法的整体效率提升了近50%,改进型A^(*)算法在室内导航路径规划的效率和稳定性比较优,达到了加速导航算法的目的。

摘要： 为满足海战兵棋推演中多目标路径规划的需求,解决传统A^(*)算法无法在兵棋推演中直接运用的问题,提出一种可供类似兵棋推演环境参考、基于改进A*算法的路径规划方法。建立一种映射机制,实现了A^(*)算法在兵棋推演环境中的初步运用。构建一种既能满足多目标需求又能保证生成最优路径的估价函数。为验证算法有效性,在实际推演平台上进行了相关实验。结果表明,改进A^(*)算法可较好地统筹多个决策目标之间的关系,有效提升路径方案的质量,解决使用A^(*)算法在海战兵棋推演中进行最优路径规划的实际问题。

摘要： 核电厂的工艺系统管道布局是核电厂设计的重要过程之一,工艺系统管道数量庞大,约束条件众多,设计结果容易受到电厂结构和设备位置变更的影响。依靠人工对核电厂工艺系统管道进行布局已成为影响核电厂设计效率的因素之一。因此核电厂工艺系统管道的自动布局应用研究具有重要意义。本文针对核电厂工艺系统管道的自动布局问题,结合核电厂的厂房设备布局特点,考虑厂房大小、辐射屏蔽、管道成本等约束,依据核电厂工艺管道布局的要求,对核电厂厂房及设备采用栅格法进行空间离散,并采用A*(A-star)算法进行管路搜索。并基于此方法进行厂房主管道自动布局编程仿真,计算得出的主管道的自动布局方案能够满足模型设置的工艺管道的布局要求,验证了该方法在核电厂厂房工艺管道自动布局中的适用性。

摘要： 针对移动机器人在障碍物空间采用A^(*)算法进行路径规划时存在搜索效率低、冗余点和拐点等问题,设计一种基于A^(*)算法改进的有效路径规划算法。该算法采用精简搜索策略,减少无用子区间的搜索,节约搜索时间。同时根据当前点与目标点之间的相对位置与方向,采用不同的搜索区间,使得搜索更加具有方向性,提高了搜索效率。引入安全保护策略,设置移动机器人与障碍物之间的安全距离,避免二者发生碰撞,保证了移动机器人的安全性。使用路径平滑策略,减少了冗余点和拐点,改善了路径的平滑度。仿真结果表明:本文设计的改进A^(*)算法提高了搜索效率和安全性,且增加了平滑度。

摘要： 针对大规模仓储环境AGV(automated guided vehicle)的规划路径多转向,在局部繁忙路段发生拥堵甚至死锁的问题,以总工作时间最短为目标,提出一种适用于仓储环境的改进A^(*)算法。首先,改变评价函数代价,以时间代价代替距离代价;其次,引入转向代价,减少转向,节省转向消耗,提高路径平滑性;再次,引入拥堵代价,根据不同拥堵程度选择不同系数;最后,采用自适应系数对评价函数进行加权,使前期能快速收敛,后期搜索速度变慢,避免陷入局部最优。将改进A^(*)算法与原算法进行仿真对比,改进后的A^(*)算法规划的路径转向次数减少,能躲避拥堵路段,长路径寻路时间大幅减少。

摘要： 针对人工设计机场进场程序耗时较长且很难定量优化路径长度的问题,提出多条进场程序的三维自动优化设计方法。首先,根据区域导航规范(RNAV)对进场程序的几何构型及汇聚结构进行建模;然后,综合考虑机场布局以及障碍物规避、航路间隔等航空器运行约束,以最小化进场程序总长度为目标,建立了完整的数学模型;最后,开发了基于模拟退火算法和改进A*算法的混合算法,以对进场程序的汇聚结构进行自动优化设计。仿真结果表明,在基于瑞典阿兰达(Arlanda)机场的实验中,与现有相关的整数规划方法相比,混合模拟退火算法规划出的路径长度缩短了3%,且计算耗时减少了87%;在基于上海浦东机场的实验中,与实际进场程序相比,所提算法规划出的路径长度缩短了6.6%。从这些结果可以看出,该算法能够有效设计多条三维进场程序,可以为程序设计人员提供初步决策支持。

摘要： 针对消毒机器人全覆盖消毒的算法,传统的消毒机器人重复率高、消耗大,容易进入死区,导致机器人无法进行工作,机器人利用二维的激光雷达旋转扫描到室内的三维立体空间,建立格栅地图,通过SPDF算法与改善A*算法得到的Theta*算法相结合的算法,使得消毒机人能够正常地完成室内的消毒工作,并且保证消毒面积尽可能的重复率在较低的情况下,完成全面消毒。

摘要： 在无人机的应用当中,路径规划是其中一项核心技术,是确保无人机高效完成工作的重要保障。A*算法是常用的算法之一,它主导的是全局规划,在无人机航迹规划区域应用很普遍。动态窗口法在局部避障方面应用非常普遍,高度依赖于全局参数。为了给无人机在运行过程中规划一条好的路径,将A*与动态窗口算法融合在一起,建立无人机运动模型,确保全局最优路径的前提下,再进行局部环境的避障。

摘要： 针对传统A^(*)算法在AGV路径规划中存在搜索范围大、转折多、实时性差等缺点,以A^(*)算法为基础,通过建立栅格地图,改进启发函数,去除多余节点和提高避障安全性。针对AGV在复杂环境下的动态路径规划问题,将改进A^(*)算法与动态窗口算法进行融合,规划出一条具有实时性的最优路径。通过仿真实验,验证了改进算法的有效性与可行性,实现了路径优化。通过机器人操作系统进行实验,结果表明AGV运行时的路径规划合理,满足实际应用需求。

摘要： 针对救援机器人在井下环境中施行救援工作时,出现躲避障碍物困难、规划路径冗长等问题,提出一种改进栅格地图的煤矿救援机器人路径规划方法.首先,利用三角网格地图优化传统栅格地图,精确障碍物坐标;其次,采用Dijkstra算法实现路径规划,得到一条安全无碰撞、路线较短的运动轨迹;最后,运用A*算法验证改进地图的可行性.仿真结果表明,改进的栅格地图能有效处理复杂的煤矿井下环境,减少路径规划长度,实现救援机器人的精准避障.

摘要： 基于Dijkstra算法、A*算法、Prime算法三种寻径算法,分别研究了它们在城市公共设施的服务范围搜索,城市空间内的步行系统设计,城市地块内的路径系统设计的应用,作为数字化的城市设计方法与分析方法探索了一种新的设计思路.

摘要： 无人机航迹规划需要考虑自身转角、动力等因素,传统航迹规划算法往往不满足无人机运动条件.为实现无人机在自主飞行中较好的规避恶劣气象环境,本文结合无人机物理运动规律推导无人机运动方程,实现利用当前无人机航向和航速以及无人机最大转角等因素推算出无人机可航行范围,无人机运动方程规划路径可有效避免无人机的偏航.利用无人机运动方程作为限制,对传统A*算法进行研究并改进,并以OSG和OSG Earth作为渲染底层,对改进算法进行实现和推演.得出改进型A*算法能在满足无人机飞行条件下,实现对恶劣气象环境的有效规避.利用A*算法进行飞行途中的动态局部路径规划,具有计算耗时短、占用内存空间小的优点.

摘要： 无人机航迹规划需要考虑自身转角、动力等因素,传统航迹规划算法往往不满足无人机运动条件.为实现无人机在自主飞行中较好的规避恶劣气象环境,本文结合无人机物理运动规律推导无人机运动方程,实现利用当前无人机航向和航速以及无人机最大转角等因素推算出无人机可航行范围,无人机运动方程规划路径可有效避免无人机的偏航.利用无人机运动方程作为限制,对传统A*算法进行研究并改进,并以OSG和OSG Earth作为渲染底层,对改进算法进行实现和推演.得出改进型A*算法能在满足无人机飞行条件下,实现对恶劣气象环境的有效规避.利用A*算法进行飞行途中的动态局部路径规划,具有计算耗时短、占用内存空间小的优点.

摘要： 无人机航迹规划需要考虑自身转角、动力等因素,传统航迹规划算法往往不满足无人机运动条件.为实现无人机在自主飞行中较好的规避恶劣气象环境,本文结合无人机物理运动规律推导无人机运动方程,实现利用当前无人机航向和航速以及无人机最大转角等因素推算出无人机可航行范围,无人机运动方程规划路径可有效避免无人机的偏航.利用无人机运动方程作为限制,对传统A*算法进行研究并改进,并以OSG和OSG Earth作为渲染底层,对改进算法进行实现和推演.得出改进型A*算法能在满足无人机飞行条件下,实现对恶劣气象环境的有效规避.利用A*算法进行飞行途中的动态局部路径规划,具有计算耗时短、占用内存空间小的优点.

摘要： 无人机航迹规划需要考虑自身转角、动力等因素,传统航迹规划算法往往不满足无人机运动条件.为实现无人机在自主飞行中较好的规避恶劣气象环境,本文结合无人机物理运动规律推导无人机运动方程,实现利用当前无人机航向和航速以及无人机最大转角等因素推算出无人机可航行范围,无人机运动方程规划路径可有效避免无人机的偏航.利用无人机运动方程作为限制,对传统A*算法进行研究并改进,并以OSG和OSG Earth作为渲染底层,对改进算法进行实现和推演.得出改进型A*算法能在满足无人机飞行条件下,实现对恶劣气象环境的有效规避.利用A*算法进行飞行途中的动态局部路径规划,具有计算耗时短、占用内存空间小的优点.

摘要： 为了解决低压电器等行业小型仓库运营成本高、拣选效率低下的问题,提出了改进的A木算法和交通管制相结合的多AGV自主避障调度策略.针对传统的A木算法在实际环境存在的缺陷,通过引入繁忙度参数和路径权重参数,来评估某一路径被占用的频繁次数,并结合优化的复合调度指标,弥补了传统A*算法在设计内凸路障的缺陷,提出了改进的A*算法.在此基础上,模拟的交通规则,制定交通优先权,并给出一种复合调节冲突解决方案,通过引入速度调节参数和路径再规划参数,用以解决基于速度调节时的不稳以及基于路径调节时可能陷入无法收敛的路径重复规划的问题.经过实验验证,该算法的调度效率及稳定性远高于传统算法,且能有效地实现自主避障.

摘要： 为了解决低压电器等行业小型仓库运营成本高、拣选效率低下的问题,提出了改进的A木算法和交通管制相结合的多AGV自主避障调度策略.针对传统的A木算法在实际环境存在的缺陷,通过引入繁忙度参数和路径权重参数,来评估某一路径被占用的频繁次数,并结合优化的复合调度指标,弥补了传统A*算法在设计内凸路障的缺陷,提出了改进的A*算法.在此基础上,模拟的交通规则,制定交通优先权,并给出一种复合调节冲突解决方案,通过引入速度调节参数和路径再规划参数,用以解决基于速度调节时的不稳以及基于路径调节时可能陷入无法收敛的路径重复规划的问题.经过实验验证,该算法的调度效率及稳定性远高于传统算法,且能有效地实现自主避障.

摘要： 为了解决低压电器等行业小型仓库运营成本高、拣选效率低下的问题,提出了改进的A木算法和交通管制相结合的多AGV自主避障调度策略.针对传统的A木算法在实际环境存在的缺陷,通过引入繁忙度参数和路径权重参数,来评估某一路径被占用的频繁次数,并结合优化的复合调度指标,弥补了传统A*算法在设计内凸路障的缺陷,提出了改进的A*算法.在此基础上,模拟的交通规则,制定交通优先权,并给出一种复合调节冲突解决方案,通过引入速度调节参数和路径再规划参数,用以解决基于速度调节时的不稳以及基于路径调节时可能陷入无法收敛的路径重复规划的问题.经过实验验证,该算法的调度效率及稳定性远高于传统算法,且能有效地实现自主避障.

摘要： 为了解决低压电器等行业小型仓库运营成本高、拣选效率低下的问题,提出了改进的A木算法和交通管制相结合的多AGV自主避障调度策略.针对传统的A木算法在实际环境存在的缺陷,通过引入繁忙度参数和路径权重参数,来评估某一路径被占用的频繁次数,并结合优化的复合调度指标,弥补了传统A*算法在设计内凸路障的缺陷,提出了改进的A*算法.在此基础上,模拟的交通规则,制定交通优先权,并给出一种复合调节冲突解决方案,通过引入速度调节参数和路径再规划参数,用以解决基于速度调节时的不稳以及基于路径调节时可能陷入无法收敛的路径重复规划的问题.经过实验验证,该算法的调度效率及稳定性远高于传统算法,且能有效地实现自主避障.

摘要： 自主移动机器人属于智能型机器人,是集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行于一身的综合系统,近年来移动机器人在交通运输、服务医疗等行业发挥了重要作用,展示了广泛应用前景.路径规划技术是自主移动机器的核心内容之一,是指移动机器人按照具体性能指标(时间或者距离)搜索出一条从起始位置到目标未知的最优或次优路径.针对移动机器人自主路径规划中存在的优化轨迹粗糙、轨迹越界等问题,本文提出了一种改进的运动规划方案.首先对传统A*算法搜索到的离散路径点加入矩形碰撞检测,并依据弧线距离设计了一种自适应权值分配的评估函数,有效提高了前端路径搜索的初始轨迹质量;其次将贝塞尔函数代替传统的多项式优化,利用B样条的凸壳性,设计了一组新的约束条件计算方法,将优化轨迹安全地限制在飞行走廊内,并提高了算法的执行效率;最后本文利用matlab、Prometheus仿真平台对本文算法进行了验证,结果表明:对比标准A*算法,本文改进A*算法运行效率提高了22.5％,转折点数目降低了29.2％;对比多项式优化,本文基于贝塞尔函数的优化方法花费时间降低了10.5％.

摘要： 本发明涉及基于快速PCA算法和K‑means聚类算法的块石形状分类方法，包括以下步骤：(1)根据通过数字图像处理技术获得的只有轮廓信息土石混合体断面CAD图，统计出块石所有边缘轮廓点的坐标及重心坐标；(2)对块石的位置、大小、朝向做统一化处理；(4)采用快速PCA算法对统一化处理所得的块石轮廓半径统计表的每个块石的360条半径为行向量，将其降至二维；(5)选用K‑means聚类算法对降维后的矩阵进行聚类，从而把形状特征相似的块石归为一类；(6)根据定义的形状特征参数对部分分类后的结果进行微调，把具有共性的块石归为一类。该方法能够快速、准确地对大量块石进行移动、旋转、放缩、变向等组合操作，实现大量形状各异的块石的高效分类。

摘要： 本发明公开一种基于高相关滤波算法和PCA算法的钻井数据降维方法，通过对获取的钻井工程数据进行常量列的判断；将常量列的维度进行去除，非常量列的维度进行归一化处理，归一化后的数据各个维度样本之间进行相关系数求解，将相关系数组成第一相关系数矩阵；将第一相关系数矩阵通过高相关滤波法进行降维，得到降维后的第二相关系数矩阵；将降维后的第二相关系数矩阵进行PCA法降维，得到降维后的钻井工程数据矩阵。本发明具有保留原始钻井数据的特点，降低数据之间的信息冗余的优点。

摘要： 本发明公开了基于LGB算法与ARIMA算法相结合的流动人口预测方法，包括以下步骤：事先构建ARIMA模型和LGB模型；通过调整优化模型参数，得到模型精度最高的参数组合；将精度最高的参数组合带入模型中进行流动人口预测，计算最终预测结果；根据最终预测结果进行供电资源分配。本发明的实质性效果包括：模型对于预测下季度流动人口数有较好的效果，有效提高流动人口测算的鲁棒性，为供电资源分配提供依据。

摘要： 本发明公开了一种基于SLA算法的ISLA种子局部平均成谱算法，本发明对SLA进行优化后提出的ISLA算法，新的谱处理方法相比于传统的MCA法在能量分辨率上有较大的改善，也弥补了SLA算法的计数率损失，不仅有效地降低了谱线半高宽，锐化了谱峰，同时也不会造成计数率损失，ISLA算法为降低探测器噪声提供了一种实时、高效、通用的处理方法，并且具有可证明的理论保证，这对提高探测器的能量分辨率具有极大的应用意义。

摘要： 本发明涉及基于快速PCA算法和K‑means聚类算法的块石形状分类方法，包括以下步骤：(1)根据通过数字图像处理技术获得的只有轮廓信息土石混合体断面CAD图，统计出块石所有边缘轮廓点的坐标及重心坐标；(2)对块石的位置、大小、朝向做统一化处理；(4)采用快速PCA算法对统一化处理所得的块石轮廓半径统计表的每个块石的360条半径为行向量，将其降至二维；(5)选用K‑means聚类算法对降维后的矩阵进行聚类，从而把形状特征相似的块石归为一类；(6)根据定义的形状特征参数对部分分类后的结果进行微调，把具有共性的块石归为一类。该方法能够快速、准确地对大量块石进行移动、旋转、放缩、变向等组合操作，实现大量形状各异的块石的高效分类。

摘要： 一种基于Dijlstra算法和遗传算法的供电路径优化方法，本发明涉及基于Dijlstra算法和遗传算法的供电路径优化方法。本发明的目的是为了解决在复杂网络中供电路径选择不合理，脱离实际以及选择的路径不能快速高效将厂站相连，导致启动区域内的发电设备的效率低的问题。具体过程为：一、根据已有电力系统框架的相连情况建立电力系统节点和线的模型；二、设节点和线的模型中有n个节点，任意两节点的距离矩阵为L；最短路径对应的距离为节点和线的模型中任意两节点之间最短距离LL；三、黑启动电源所在节点为p，找到n个节点中的m个节点与节点p相连的最短路径以及该最短路径对应的最短距离。本发明用于电力系统领域。

摘要： 本发明公开了一种结合Dijkstra算法和A*算法求取最佳路径的优化算法，Dijkstra算法是典型最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。A*(A‑Star)算法是一种静态路网中求解最短路经最有效的方法，A*关注点到点的最短路径(包括具体路径)。两种路径算法各有自身优缺点，本发明则是在Dijkstra算法和A*算法基础之上结合各自优点而发明的一种优化算法。

摘要： 本发明涉及自动导航和新型能源领域，且公开了一种基于dwa算法和太阳能光伏电池的排障算法，具体包括以下步骤：S1：利用太阳板的供电作用，给激光雷达提供足够的电能；S2：将采集的信息经过处理之后，对连续的环境距离信息进行离散化。S3：将扫描后的激光雷达数据与已经建立好的地图进行匹配，通过局部地图对小车进行位置确定。S4：最后通过dwa算法对小车进行局部路径规划，进而达到排障功能。本发明通过改进供电方法与局部规划算法，使得小车对障碍物的识别更加精准。

摘要： 本发明公开了一种基于Dijsktra算法和协同过滤算法的旅客行程推荐方法，包括确定路径影响因子，动态确定路径权值；利用Dijsktra算法为每组路径权值计算出其最优的路径，得到路径组；利用协同过滤算法对路径组进行路径推荐，并形成相应的路径推荐结果。本发明运用Dijsktra算法通过对路径特征进行约束计算出独特的路径权值，由于计算路径权值的过程屏蔽了不同交通工具的差异，因此Dijsktra算法可以专注在权值和关键点上，通过起始点和终点即可计算出答案路径组；通过使用基于物品的协同过滤算法，将路径当作物品，计算答案路径组和用户选定使用过的路径之间的皮尔逊相关系数并计算相应的评分，并选择评分最高的3条答案路径进行推荐，这满足了使用者的使用习惯。

摘要： 本发明涉及电力巡检机器人技术领域，特别涉及一种基于Fleury和Dijkstra算法的电力巡检机器人闭合路径规划算法，包括以下步骤：S1，对闭合路径进行点位过滤；S2，设置无向图G；S3，通过Dijkstra算法获取两点间的最短路径；S4，通过无向图G构造欧拉图；S5，通过Fleury算法计算欧拉环游；S6，得到最优路径，获得最优路径长度。本发明的有益效果为：减少了计算点位，缩减了矩阵规模，节省计算空间资源，闭合路径计算结果更优，避免了无意义的折返路线。