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摘要:
针对智能车传统A*算法存在拐点较多,不平滑,易发生碰撞问题,提出一种A*与DWA融合改进随机避障方法.在A*优化算法中通过计算节点间斜率,选择关键节点,剔除冗余节点,改进了评价函数,提高A*算法速度和路径平滑性.针对A*优化算法无法规避随机障碍物及DWA算法存在速度与安全不兼顾问题,提出一种兼顾速度与安全性的优化DWA自适应算法.在每两个优化关键节点间采用自适应动态窗口法进行局部规避随机动-静态障碍物,使智能车自主、平滑、安全、高效规避障碍.实验显示:本文算法与A*、Dijkstra、改进A*与基本DWA融合算法相比,在3种环境下全局路径长度、拐点数、时间平均降低2.9%、36.2%、24.7%;2.9%、40.7%、30.9%;0.31%、23.8%、13.6%,能够实现随机避障且路径平滑,验证了本算法的有效性.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 轮式智能车动-静随机障碍物避障研究
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 智能车 改进A *算法 改进DWA算法 避障 路径规划
年,卷(期) 2021,(11) 所属期刊栏目 自动控制技术|Automatic Control Technology
研究方向 页码范围 248-257
页数 10页 分类号 TH166|TP242
字数 语种 中文
DOI 10.19650/j.cnki.cjsi.J2108440
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2021(0)
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研究主题发展历程
节点文献
智能车
改进A *算法
改进DWA算法
避障
路径规划
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
出版文献量(篇)
12507
总下载数(次)
27
总被引数(次)
146776
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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