移动机器人全局路径规划：栅格可视图法与A*算法结合

"基于栅格的可视图建模的移动机器人全局路径规划A*搜索算法" 在移动机器人领域，全局路径规划是一项关键的技术，它涉及到如何让机器人从一个位置安全、高效地导航到另一个位置。本研究由朱宝艳、李彩虹等人提出了一种新的全局路径规划方法，该方法结合了栅格化技术和A*搜索算法，以解决点到点的移动机器人路径规划问题。这种方法主要包括三个核心步骤：环境地图的栅格化、点到点的可视线连通设计以及A*算法的路径搜索。 首先，环境地图栅格化是将复杂的环境地形转化为二维的网格结构，每个网格代表一定的空间区域。这样做简化了环境的表示，同时也便于计算和存储。通过对地图进行量化处理，可以将每个网格视为一个可能的机器人位置，从而为后续的路径规划提供基础。 其次，点到点的可视线连通设计是该方法的关键创新点。传统可视图法中，所有障碍物的可视点都会被考虑，这可能导致搜索节点过多，降低规划效率。而改进后的可视图法通过计算矩形区域内障碍物可视点到起点和终点连线所在直线的垂直距离，选取距离最小的可视点作为有效可视点。这样可以减少无效的可视线连接，优化路径搜索的过程。 最后，A*搜索算法在此过程中起到了核心作用。A*算法是一种启发式搜索算法，它结合了Dijkstra算法的最短路径特性以及优先级队列的效率。在这个路径规划中，A*算法使用栅格化的环境地图来计算每个节点的代价，包括实际移动代价和预测到目标的估计代价。通过这种方式，A*算法能够找到从起点到终点的全局最优路径。 为了验证该方法的可行性和有效性，研究者在MATLAB环境下构建了仿真实验平台。实验结果证明了提出的算法能够在减少搜索节点的同时，保证路径规划的精度和效率，从而有效地实现了移动机器人的全局路径规划。 总结起来，这篇论文提出的基于栅格的可视图建模和A*搜索算法的移动机器人全局路径规划方法，通过优化可视图的构建和搜索过程，提升了路径规划的速度和质量，对于实际的机器人导航系统有着重要的理论和实践价值。