改进A*与ROA-DWA融合的机器人路径规划

刘宇庭,郭世杰,唐术锋,张学炜,李田田

Path planning based on fusion of improved A* and ROA-DWA for robot

Yuting LIU,Shijie GUO,Shufeng TANG,Xuewei ZHANG,Tiantian LI

表 1 全局路径规划的仿真数据

Tab.1 Simulation data of global path planning

地图尺寸 算法 L/m T/s N P $\Sigma \theta $/(°) 20×20 传统A*算法 29.796 0.528 149 7 265.45 文献[17]算法 29.376 0.325 149 7 254.85 文献[18]算法 29.583 0.281 121 8 265.45 本文改进算法 29.376 0.146 113 7 254.85 30×30 传统A*算法 44.556 0.966 301 13 627.67 文献[17]算法 44.368 0.743 301 12 652.81 文献[18]算法 44.274 0.677 215 12 559.44 本文改进算法 44.266 0.183 195 11 544.32 50×50 传统A*算法 80.636 3.099 1087 25 1543.96 文献[17]算法 79.868 2.853 1087 25 1524.61 文献[18]算法 79.374 1.573 544 28 1478.82 本文改进算法 77.784 1.379 499 25 1406.98