三维场景路径规划:线性八叉树与改进A*算法
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更新于2024-08-11
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"虚拟场景中路径自动选择算法 (2011年),作者:施斌、刘惠义、赵建平、年福纯,发表于《兵工自动化》2011年第7期,该论文主要关注机器人全局路径规划的改进,特别是通过线性八叉树方法实现三维场景的路径规划和自动漫游。"
在本文中,作者针对传统路径规划方法存在的局限性,提出了一种改进的方法。传统路径规划方法通常依赖于栅格建模,但这种方法在处理复杂三维场景时可能会面临效率低下的问题。为了解决这个问题,作者引入了线性八叉树(Linear Octree)的建模方式。线性八叉树是一种数据结构,它能够高效地存储和处理三维空间的信息,特别适合用于大规模的场景建模。
在场景建模方面,线性八叉树将三维空间划分为多个小的立方体单元(或称为“节点”),通过递归分割来形成层次结构。这种层次编码体系允许快速地定位和访问场景中的特定区域,减少了计算量,提高了场景建模的效率。
在邻域查找方面,线性八叉树的特性使得寻找机器人周围的空间邻域变得更为简单。由于其分层结构,可以快速地找到与当前节点相邻的节点,这对于路径规划过程中的障碍物检测和避障策略至关重要。
路径搜索策略上,作者采用了经典的A*算法,并进行了改进。A*算法以其高效的寻路性能而闻名,但原版的启发式函数可能不适用于复杂的三维环境。因此,作者引入了路径搜索因子,对启发式函数进行了重构,以更好地适应虚拟场景的特性,确保路径搜索的准确性和最优性。
通过结合上述改进,作者实现了基于线性八叉树的三维场景路径规划和自动漫游功能。实验结果显示,该算法在时间和空间效率上都有良好的表现,这意味着它能够在保持路径规划精度的同时,减少计算资源的消耗。
这篇论文贡献了一种新的路径规划方法,适用于虚拟现实和机器人导航领域,尤其在处理复杂三维场景时具有较高的实用价值。通过线性八叉树的建模、优化的邻域查找和改进的A*算法,该方法提供了一种有效解决路径规划问题的途径,对于提升路径规划的效率和准确性具有积极意义。
2021-05-24 上传
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