控制与决策

北大核心,JST,Pж(AJ),EI,CSCD

国内刊号:21-1124/TP

国际刊号:1001-0920

控制与决策杂志2024年第2期:非结构化场景下基于改进JPS算法的移动机器人路径规划

发布日期:

作者:周熙栋,张辉,陈波

单位:长沙理工大学 电气与信息工程学院,长沙 410114,,湖南大学 机器人学院,长沙 410082,,湖南大学 机器人学院,长沙 410082,

关键词:移动机器人;非结构化场景;多层栅格地图;A*算法;跳点搜索

基金:科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0114503);国家自然科学基金重大研究计划项目(92148204);国家自然科学基金项目(62027810,61971071);湖南省科技创新领军人才(2022RC3063);湖南省杰出青年科学基金项目(2021JJ10025);湖南省重点研发计划项目(2021GK4011,2022GK2011);长沙市科技重大项目(KH2003026);机器人国家重点实验室联合开放基金项目(2021-KF-22-17);中国高校产学研创新基金项目(

针对移动机器人在大范围非结构化场景下的路径规划问题,在改进跳点搜索(JPS)算法的基础上结合A*搜索,提出一种基于分层栅格地图的Jump A*(JA*)路径规划算法.该算法对三维点云地图进行栅格化分层处理,将环境信息划分为结构层与非结构层,并建立搜索策略切换规则,依据图层信息使用不同的搜索策略,从而有效减少计算量.为了验证JA*算法的有效性,在图层比例不同的三维地图中进行仿真,仿真结果表明,JA*算法相比于传统的A*算法遍历节点更少,搜索效率更高;相比于双向A*算法,具有更高的鲁棒性.最后将JA*算法应用在公开数据集中,实验结果表明,JA*算法能有效解决移动机器人在大范围非结构化场景下的路径规划问题.

来源:2024年第2期

《控制与决策》期刊编辑部

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