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作者：杨秀建;袁志豪;白永瑞;敖鹏;
单位：昆明理工大学交通工程学院;
摘要：针对A~*算法在路径规划过程中存在的扩展节点过多、路径冗余点过多等问题，对经典A~*算法进行了改进研究。提出了斜八邻域扩展的概念，与四邻域扩展结合组成一种新的双邻域选择扩展策略，在路径搜索过程中可以有效减少扩展节点的数量。为适应多种地图环境建立了新的启发函数，在相同地图环境下较经典A~*算法扩展的节点数量减少50%以上，路径搜索速度提高了一个数量级，算法效率明显提升。通过建立冗余点剔除策略与三次B样条曲线对初始路径进一步优化，剔除路径多余节点，减少路径转折，规划出一条符合机器人运动的最优路径。首先，在4种不同障碍物的地图环境下对改进后的A~*算法进行了仿真分析，并与Dijkstra、四邻域A~*算法、八邻域A~*算法进行了比较；然后，基于实验室的智能车试验平台进行了场地试验，对改进后的A~*算法进行了试验验证。结果表明：改进后A~*算法的路径搜索效率大幅提高，路径更有利于机器人运动，所提出的A~*改进算法是可行的、有效的。
关键词：移动机器人;;路径规划;;A~*算法;;邻域扩展;;启发函数;;冗余点剔除
基金资助：国家自然科学基金项目（52162046）
