基于双向A_算法的自主车全局路径规划

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基于双向A_算法的自主车全局路径规划

1998年11月天 津 大 学 学 报第31卷 第6期

             

Nov.1998JOURNALOFTIANJINUNIVERSITY Vol.31No.6 

基于双向A3算法的自主车全局路径规划

孟庆浩3α 张明路

(河北工业大学,天津300130

)  

刘大维 彭商贤

(天津大学)

摘 要 本文采用Q2M法寻找素蕴涵(primeimplicants)的思想构造连通图.在此基础上,提出了使用双向A3算法搜寻连通图中的最优节点路径,提出了超前尽可能多个节点的思想用于规划实际几何路径.仿真研究表明,本文方法计算简单,规划的路径可以达到或接近最优路径.关键词 连通图,双向A3算法,自主车,全局路径规划分类号 TP242

AGVGLOBALPATHDOUBLE-DM

Minglu

Tlogy,Tianjin300130

3

  

)

LiuDawei PengShangxian

(TianjinUniversity)

AbstractPathplanningisanimportanttaskinAGVsnavigation.ThispaperadoptstheQuine2McCluskeymethodoffindingprimeimplicantsinalogicalexpressiontosetupaconnectedgraph.Onthebasisoftheconnectedgraph,adouble2directionA3algorithmispresentedtosearchtheop2timalnodespath,andtheideaofnodesasmanyaspossibleaheadisputforwardtoplantheactualgeometricpath.Simulationsshowthatourmethodisnotcomputationallytimeconsuming,andtheoptimalornearoptimalpathscanbefound.

Keywords ConnectedGraph,Double2DirectionA3Algorithm,AGV,GlobalPathPlanning

  路径规划是自主车(AGV)导航过程中重要任务之一.本文采用Quine[1]和Mc2

[2]

Cluskey提出的用于电路上寻找最大素蕴涵的方法(简称Q2M法),提取给定环境中所有基本矩形自由区域,并用这些自由区域作为节点构造连通图.SinghJS等[3]首先采用此法用于规划机器人的路径,找到近似最优的路径,但是搜寻算法计算量较大.针对这一问题,本文提出了新的路径规划方法.首先使用双向A3算法搜寻最优节点路径,然后提出超前尽可能多个节点的思想用于规划实际几何路径,比文献[3]提出的超前一个节点的方法(One

.为了研究问题的方便,本文假设:NodeLookAhead)可以找到距离更短且转角更少的路径

1)障碍物用矩形表达,矩形各边与笛卡尔坐标轴平行;2)AGV为圆形点机器人,障碍物的尺寸按机器人的半径作了拓展;3)障碍物为静止的.

α本文1997年1月7日收到.1997年12月22日收到修改稿.

 3 1968年生,男,博士,讲师.Bornin1968,male,Dr,lecturer.

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