【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于移动机器人运动规划算法，具体涉及一种基于a-star算法和三次b样条曲线融合的平滑路径改进方法。
技术介绍
1、随着人工智能技术和传感器技术的进步，未来移动机器人的自主导航能力将不断提高。当今移动机器人已经广泛应用于在物流仓储、大型商场、工业零件搬运等领域。移动机器人通过感知周围环境、理解地图信息并做出决策，从而实现自主导航。路径规划技术是导航技术的基础，使移动机器人能够在起点和目标点之间找到一条最优路径，并且在整个移动过程中避免与任何障碍物发生碰撞。
2、路径规划算法包括dijkstra算法、a-star算法、rrt算法、蚁群算法等。在上述算法中，a-star算法的优点有：原理简单复杂度低、容易实现、计算量小、速度快等优点。但是a-star算法也存在以下问题：a-star算法路径会出现冗余路径节点，路径不平滑的问题。移动机器人每经过一次转折节点，将会导致移动机器人的轮胎磨损和电机损耗。
3、针对a-star算法的不足，本实施例通过采用剔除冗余路径节点法减少路径节点，并且结合三次b样条曲线对路径进行...
【技术保护点】
1.基于A-star算法和三次B样条曲线融合的平滑路径改进方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于A-star算法和三次B样条曲线融合的平滑路径改进方法，其特征在于，步骤S1中，所述栅格地图构建方法具体为：
3.根据权利要求1所述的基于A-star算法和三次B样条曲线融合的平滑路径改进方法，其特征在于，步骤S5中，A-star算法评价函数公式如下：
4.根据权利要求1所述的基于A-star算法和三次B样条曲线融合的平滑路径改进方法，其特征在于，步骤S5中，所述启发函数计算方法具体为：
5.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.基于a-star算法和三次b样条曲线融合的平滑路径改进方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于a-star算法和三次b样条曲线融合的平滑路径改进方法，其特征在于，步骤s1中，所述栅格地图构建方法具体为：
3.根据权利要求1所述的基于a-star算法和三次b样条曲线融合的平滑路径改进方法，其特征在于，步骤s5中，a-star算法评价函数公式如下：
4.根据权利要求1所述的基于a-star算法和三次b样条曲线融合的平滑路径改进方法，其特征在于，步骤s5中，所述启发函数计算方法具体为：
...【专利技术属性】
技术研发人员：徐向荣，郜菊，王魏婧，崔欢欢，张卉，蒲泉成，
申请(专利权)人：安徽工业大学，
类型：发明
国别省市：
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