基于双向搜索的A^*算法与DWA算法融合的路径规划

摘要

为提高传统A^*算法在路径规划时的实时性和安全性，提出了一种融合改进A^*和DWA（Dynamic Window Approach）的路径规划方法。首先，对A^*算法的搜索邻域进行了优化，以减少节点的搜索方向；其次，引入双向搜索和动态定义目标节点策略优化搜索机制，从起始和目标节点进行双向路径搜索；引入动态权重系数，减少路径搜索过程中产生的冗余节点，并通过贝塞尔曲线对路径进行平滑处理；最后，将改进A^*算法与DWA算法相融合，以规避随机障碍物。利用PyCharm进行仿真，结果表明，与其他两种算法相比，改进A^*算法搜索节点减少46.25%以上，搜索时间减少了24.06%以上，融合算法能避开随机障碍物，且规划路径的平滑性和安全性都有较大提升。

关键词

改进A^*算法 / DWA算法 / 双向搜索策略 / 路径规划