基于障碍密度优先策略改进A^*算法的AGV路径规划

摘要

针对传统A^*算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时，存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题，提出一种改进A^*算法，采用栅格法进行环境建模。首先，在启发函数中引入障碍物密度函数K（n）改进代价函数，用于更准确地估计当前节点到目标节点的实际代价；其次，采用动态邻域搜索策略提高算法的搜索效率和运行效率；最后，通过冗余节点处理策略减少路径拐点和删除冗余节点，得到只包含起点、转折点以及终点的路径。采用不同尺寸和复杂度的栅格环境地图进行仿真实验，结果表明：所提改进A^*算法与传统A^*算法以及其他改进的A^*算法相比，路径长度分别缩短了4.71%和2.07%,路径拐点数量分别减少了45.45%和20.54%,路径存在节点分别减少了82.24%和62.45%。

关键词

路径规划 / 栅格地图 / 改进A^*算法 / 启发函数 / 动态邻域搜索 / 冗余节点优化