改进双向A*算法的碰撞规避路径规划研究

穆春阳; 刘星雨; 马行; 张春涛

重庆理工大学学报（自然科学版） ›› 2026, Vol. 40 ›› Issue (4) : 11 -18.

改进双向A^*算法的碰撞规避路径规划研究

穆春阳, 刘星雨, 马行, 张春涛

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摘要

针对室内服务机器人路径规划时间长、行进过程中易靠近或斜穿障碍物等问题，研究了一种将双向搜索与碰撞规避相结合的路径规划方法。通过双向搜索方法缩短A^*算法的搜索时间，设置环境障碍率改进启发函数的权重系数，计算服务机器人在行驶过程中环境障碍物的占比。针对机器人斜穿障碍物的情况，设置行进时碰撞规避的安全距离，对路径进行折线优化，减少算法的路径节点和折线线段，并采用贝塞尔曲线优化路径转折，提高机器人行进时的稳定性。Matlab仿真结果显示：改进算法与传统A^*算法相比，路径长度分别减少5.2%和3.9%,搜索时间缩短56.4%和55.9%,转折度数减少39.4%和28.8%,遍历节点数减少71.8%和68.3%。最后，在ROS平台进行实物验证，证明了改进算法的有效性。