基于改进JPS和DWA算法的移动机器人路径规划

摘要

针对传统跳点搜索(JPS)算法在路径规划过程中因访问大量无关扩展节点而致使搜索盲目性增强、内存占用增大，以及输出路径存在冗余节点等问题，提出了一种基于目标点搜索方向优先级和动态权重评价函数的改进JPS算法。首先，依据目标点与移动机器人的位置关系，提升算法寻路时目标点所在方向的优先级，并引入基于距离的动态权重评价函数，以此减少搜索无关节点造成的资源浪费和效率损耗；其次，对改进后的JPS算法输出的全局路径实施二次规划，消除原路径中存在的冗余节点，使全局路径更为平滑；再次，引入并改进动态窗口法(DWA)算法作为局部路径规划算法，改进后的DWA算法将采用基于碰撞距离的动态优先级策略，自动避让交叉路径上的移动机器人；最后，分别对改进后的JPS算法和DWA算法进行仿真验证。结果表明：相较于传统跳点算法，所提算法搜索到的扩展节点数平均减少了60.0%,轨迹节点数平均减少了43.6%,路径拐点数平均减少了23.9%。此外，改进后的DWA算法能够有效解决传统DWA算法在处理路径冲突等动态环境问题时存在的缺陷与不足，显著提高了DWA算法在多机器人路径规划中的协同性和适应性。

关键词

跳点搜索算法 / 路径规划 / 优先级避障 / 动态权重评价函数 / 冲突路径