浙江大学控制科学与工程学院;
传统的A~*算法存在未考虑移动机器人实际行驶时间，路径规划转折点多，且无法处理复杂环境中出现随机障碍物等问题。针对上述问题，提出了一种将移动机器人行驶时间作为代价且能根据障碍物信息调整启发函数权重的改进A~*算法，有效地减少了路径规划时的转弯次数和转弯角度。使用Floyd算法进一步进行优化，删除冗余转折点，减少转弯次数以及提升路径的平滑度。改进后的A~*算法规划的路径相较于传统A~*算法平均转弯次数减少49.0%，转弯角度减少50.8%，路径长度减少1.7%。融合DWA算法后，能够在改进A~*算法规划的全局路径基础上进行局部路径修正，实现动态避障，最后经过仿真验证了算法的可行性和有效性。
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基本信息:
DOI：10.16791/j.cnki.sjg.2023.03.015
中图分类号:TP242
引用信息:
[1]赵久强,赵庭辉,冯毅萍等.基于改进A~*算法和DWA融合的机器人路径规划研究[J].实验技术与管理,2023,40(03):87-92.DOI:10.16791/j.cnki.sjg.2023.03.015.
基金信息:
2021年浙江大学实验技术研究项目（SYB202119）; 教育部产学合作协同育人项目（201902262041）