基于多因素改进A*算法的AUV路径规划研究
Ship Science and Technology（2022）
摘要
A*算法广泛应用于AUV全局路径规划中,但是存在算法时间较长,搜索效率低,规划路径冗余拐点较多,路径平滑度差等问题.本文针对A*算法的不足,考虑多种因素,对其做出改进.首先引入障碍物系数,同时考虑搜索节点距目标点的距离,实现评价函数的自适应调整;其次考虑AUV自身体积,改进搜索节点选取规则,避免与障碍物产生碰撞;然后划分象限,根据目标点所处位置减少算法不必要的搜索节点;最后剔除冗余拐点,改善路径平滑度.仿真实验结果表明,改进A*算法大大减少搜索节点的数量,算法时间平均缩短20％以上,提高规划效率,路径长度得到一定缩短,拐点个数显著减少.改进A*算法规划得到的路径更为平滑,适合AUV实际运动.
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