融合优化A∗算法与动态窗口法的动态路径规划算法研究

针对机器人路径规划对于全局最优性以及路径平滑度的性能要求,提出了一种新的基于跳点搜索的优化A?算法和动态窗口法的融合算法.在跳点搜索法基础上,该融合算法设计了由曼哈顿和欧氏距离结合的新的距离评估函数对A?算法进行优化,以此获取全局路径信息;然后以动态窗口法为核心,快速地规划出一条具有高平滑度的全局最优路径.仿真实验表明:新的融合算法有效解决了优化A?算法规划的路径转折处曲率非连续的问题,提高了路径的平滑程度和全局最优性.最后在搭建的实际环境中进一步验证了算法的有效性,对机器人导航与路径规划有一定的应用价值.