在未知环境中，如何结合改进的A*算法与激光传感器数据，实现机器人全局路径规划和局部导航？请详细描述算法的工作原理和实现步骤。

针对如何在未知环境中利用改进的A*算法和激光传感器数据进行机器人的全局路径规划与局部导航，我推荐您阅读这篇论文：《基于改进A*算法与激光传感器的未知环境下机器人导航研究》。该论文深入探讨了这一技术领域的核心问题，并提供了详细的理论与实践分析。

参考资源链接：[基于改进A*算法与激光传感器的未知环境下机器人导航研究](https://wenku.csdn.net/doc/16esd3qpf6?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要了解A*算法的基本原理。A*算法是一种启发式搜索算法，通过评估函数f(n) = g(n) + h(n)来寻找起点到终点的最短路径，其中g(n)是从起点到当前节点的实际代价，h(n)是当前节点到终点的估计代价。为了适应未知环境，改进的A*算法需要能够实时接收来自激光传感器的数据，并根据这些数据动态调整路径规划。

激光传感器在机器人导航中发挥关键作用，能够提供周围环境的精确距离测量，包括障碍物的位置和距离。这些数据需要被实时处理并转换为机器人能够理解的环境地图或网格图，以便A*算法能够在该地图上进行路径规划。

环境建模是机器人导航中的重要步骤。在未知环境下，机器人需要实时构建环境模型，这通常涉及到障碍物检测和表示。改进的A*算法与激光传感器结合使用时，可以实现障碍物检测，将障碍物信息整合到路径规划中。

为了提高全局路径规划的效率，论文提出了障碍物延伸点算法（EPA）。EPA能够帮助机器人识别障碍物周围的扩展范围，从而在规划过程中避免与障碍物的潜在冲突。此外，动态步长的概念被引入以适应环境的变化，允许机器人根据实时环境的变化动态调整步长，从而在大范围或复杂环境中也能有效地规划路径。

局部导航则侧重于机器人在环境中的实时动作控制，包括转向控制和速度调整。在动态步长的基础上，局部导航策略允许机器人更加灵活地应对近距离的环境变化，确保安全、平稳地沿着最优路径穿越障碍物。

通过论文中的实验设计，例如使用MT-R机器人进行的实验，作者展示了所提出的方法在实际复杂环境中的有效性。实验结果不仅验证了算法的实际应用价值，也提供了关于如何调整动态步长和实现精确控制的具体示例。

总之，论文提供了一个从算法到实际应用的全面解决方案，涵盖了从改进的A*算法原理、激光传感器数据处理、环境建模到实验验证的完整流程，是学习和研究未知环境下机器人导航技术不可多得的参考资料。

参考资源链接：[基于改进A*算法与激光传感器的未知环境下机器人导航研究](https://wenku.csdn.net/doc/16esd3qpf6?spm=1055.2569.3001.10343)