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作者：王建园;符洋;陈金宝;王松超;
单位：南京航空航天大学航天学院;上海卫星装备研究所;
摘要：为降低无人机在拒止条件下的规划路径长度，并保证无人机的安全飞行，提出了一种基于改进A-star的路径规划算法。该算法在进行轨迹规划时不再完全依赖于A-star算法进行搜索，而是在充分利用最小化Snap算法规划速度较快的基础上，通过引入B样条曲线增加轨迹的控制点，最终通过改进A-star算法将控制点推离障碍物得到最终轨迹。不考虑障碍物的最小化Snap算法减少了路径搜索的时间，而通过将控制点推离障碍物的改进A-star算法得到了一条平滑的轨迹，克服了拒止条件下无人机路径规划时间慢和传统A-star算法包含许多尖锐拐点的缺点。仿真结果表明，在简单障碍物环境中，该算法在生成路径的平滑度和路径长度都优于A-star算法；在复杂障碍物环境中，该算法在收敛速度和生成路径的时间和路径长度方面都优于Fast-planner算法。在安全性方面，所提出的算法在自主导航中的成功率明显高于传统A-star算法的成功率。
关键词：拒止条件;;路径规划;;最小化Snap;;B样条曲线;;改进A-star
基金资助：国家自然科学基金企业创新发展联合基金集成项目（U21B6002）;; 上海航天科技创新基金（SAST2023-006）
