黄智榜，胡立坤，张 宇，黄 彬

广西大学 电气工程学院，南宁530004

机器人路径规划是指机器人在有障碍物的工作环境中，按照一定的性能指标，寻找出一条从起始位置到目标位置的无碰撞路径。路径规划是移动机器人自主导航最关键的一个环节，也是机器人领域的研究热点[1]。路径规划常用的规划算法有A*算法[2]、蚁群算法[3]、人工势场法[4]、D*算法[5]、跳点搜索算法[6]、快速扩展随机树算法[7]和泡沫法[8]等。在静态的栅格环境中，A*算法规划效率最高。然而，由于A*算法在大型地图中需要对栅格地图的每个栅格点进行检测，造成需要检测的冗余节点过多。针对这个问题，Harabor等人[9]提出一种基于网格寻路的跳点搜索算法（JPS），该算法提出不必对每个栅格点进行检测，只需根据邻居裁剪规则筛选一些关键节点作为跳点进行评估，将评估后的最优跳点组合连接起来就是一条完整的最优路径。JPS算法尽管解决了A*算法计算冗余等问题，但是经研究发现该算法存在跳点数量多，规划的路径存在安全隐患等问题。

针对这些问题，文献[10]通过引入区域矩阵，将障碍物之间的中点作为跳点，使跳点与障碍物保持一定的距离，规划出安全的路径。但是该方法完全舍弃算法的路径寻优性能只考虑路径的安全性能。文献[11-12]提出双向跳点搜索算法，进一步减少了跳点的数量，加快了跳点搜索算法的搜索速度。然而，该方法没有综合考虑路径的安全性能。本文提出一种改进JPS算法，该算法通过改进跳点的筛选规则，将障碍物膨化处理，更改算法的行进模式，得到一条综合性能最优的路径。……