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摘要
针对在规模较大的环境下，移动机器人使用传统A*算法进行路径规划时存在重复往返搜索，实时性差的问题，提出一种改进的A*算法。首先，对当前节点的启发函数进行改进，用曼哈顿距离和欧式距离的中值来代替原先的启发函数，使得启发函数的值更加接近真实的路径代价，接着加入当前节点父节点到目标点的启发信息，使得搜索方向在实际搜索中更有目的性地接近终点，减少了算法的遍历点数，提高了搜索效率，最后在规模较大的栅格环境中进行仿真实验。结果表明，改进的A*算法相对于传统的A*算法，拓展的栅格数减少了90%，算法时间平均减少了85%，并且随着地图规模的增大，路径规划的效率也能相应提高。
- 出版日期2023
- 单位南京理工大学
