基于改进A^*算法的自主导航水上垃圾收集船

摘要

为解决动态水面环境下垃圾清理装备路径规划适应性差、能耗高的问题，提出一种基于改进A^*算法的自主导航水上垃圾收集船。在算法层面，通过3项核心改进增强传统A^*算法：在代价函数中显式融合风、流环境扰动模型；采用轻量级后处理策略实现冗余节点去除与在线搜索剪枝；基于时间离散化方法进行动态障碍物轨迹预测与避障。为承载算法，同步设计了高稳定性双体船体、太阳能追踪能源系统及虹吸式收集装置。仿真与实物验证结果表明：在20 m×20 m,36 m×36 m,50 m×50 m3种仿真水域中，改进A^*算法使路径规划时间较传统A^*算法缩短约67%，与Theta*,Hybrid A^*及JPS等主流算法相比，路径规划长度缩短约49%～52%；在实船实验中，改进A^*算法在线规划时间缩短28.9%，所规划路径的平均跟踪误差降低53.3%，并最终使任务总耗时与估算能耗分别减少14.0%和20.8%，为智能化水面清洁提供了一种高效、鲁棒且具备工程可行性的技术途径。

关键词

A^*算法 / 自主导航 / 路径规划 / 水上垃圾收集

基金资助

安徽省高校科研项目（2024AH050881）; 安徽省教育厅科学研究项目（2025AHGXZK30995）; 安徽职业技术学院优秀青年科研项目（2024xjyq01）