改进A-star算法融合提升DWA算法的路径规划

倪建云; 张凤杰; 尚红志; 谷海青; 曹稳军

doi:10.15983/j.cnki.jsnu.2025016

陕西师范大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 53 ›› Issue (06) : 32 -40. DOI: 10.15983/j.cnki.jsnu.2025016

改进A-star算法融合提升DWA算法的路径规划

倪建云, 张凤杰, 尚红志, 谷海青, 曹稳军

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摘要

针对移动机器人路径规划对路径长度最短以及平滑度的性能要求，提出一种改进A-star算法融合提升动态窗口法（dynamic window approach,DWA）求解机器人动态路径规划问题的方法。设计了A-star算法新的启发函数，并对其进行动态权重分配，增加新的评估函数，实现了全局规划路径最短，减少了规划路径的拐点和冗余节点。针对DWA算法，设计了静态障碍物和动态障碍物距离函数，增添路径偏差距离函数，并以全局路径进行指导，使DWA算法规划的路径贴合全局路径，能够及时躲避未知障碍物和动态障碍物，为全局最优路径。仿真结果表明：复杂环境下，改进的A-star算法相比传统算法在路径长度上缩短34.4%，拐点减少53.5%。