基于混合A*算法的移动机器人路径规划研究

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2025年第3期北京时间：

作者：谢春丽，陶天艺

单位：谢春丽,东北林业大学 机电工程学院, 哈尔滨, 150040,陶天艺,东北林业大学 机电工程学院, 哈尔滨, 150040

摘要：针对混合A *算法规划的路径不够平滑且效率低的问题,提出优化混合A *算法的评价函数,引入角度惩罚系数的方法,使路径更加平滑,并引入最优步长的节点扩展方法以提高搜索效率.首先,将混合A *算法与TEB(Timed Elastic Band,时间弹性带)算法结合,生成混合路径规划算法.然后,基于ROS(Robot Operating System,机器人操作系统)对阿克曼转向机器人的路径规划过程进行仿真.结果表明:使用混合A *算法+DWA(动态窗口法)比使用A *算法+DWA算法的路径规划平均距离少23.83％;使用混合A *算法+TEB算法比使用A *算法+TEB算法的路径规划平均距离少22.49％;使用A *算法+TEB算法比使用A *算法+DWA算法的路径规划平均时间少6.99％;使用混合A *算法+TEB算法比使用混合A *算法+DWA算法的路径规划平均时间少6.25％.混合A *算法结合TEB算法的路径规划效率更高,规划出的路径更短,验证了混合路径规划算法的有效性和优越性.最后,在仓储环境中进行了阿克曼转向机器人路径规划实验,针对机器人实际运行轨迹与规划的轨迹有较大误差的问题,提出通过卡尔曼滤波对障碍物的位姿进行估计,并对机器人的轨迹进行跟踪的方法.结果表明:卡尔曼滤波的跟踪误差在0.2 m以内.

关键词：混合A*算法;TEB算法;路径规划;机器人操作系统(ROS);卡尔曼滤波

基金资助：黑龙江省自然科学基金(LH2021F0 02)