柴红杰李建军姚 明

(江苏大学汽车与交通工程学院，江苏镇江 212001)

当今社会移动机器人在各行各业都扮演着重要角色，但是路径规划仍然是移动机器人应用中面临的一个重要难题。它的目的是在有障碍物的环境中为移动机器人从起始位置到目标位置规划出一条最优或次优安全无碰撞可行路径并且得到的路径要满足一定的约束条件[1-2]。机器人路径规划的常用方法主要有蚁群算法[3]，粒子群优化算法[4]，栅格法[5]等。其中，由于栅格法具有结构简单，易于实现，对传感器容错性强等优点，被广泛应用于机器人路径规划中。基于栅格地图的A*算法适用于环境信息已知的一类路径规划方法。已有多种改进的A*算法被提出，顾辰[6]在对机器人进行路径规划过程中，把扩展结点进行优先分级，避免穿过障碍物顶点，与障碍物有一定的安全距离，但路径依然存在较多转折点和安全问题；辛煜等[7]通过A*算法搜索离散的8 个邻域扩展到无限个，增加了搜索方向，提高了路径平滑性的性能指标，但计算量增大，致使搜索效率明显降低；陈诺男[8]等提出更改障碍搜索矩阵的尺寸来获得不同的安全间距，以保证不同机器人在不同地图环境下的安全性，但未考虑机器人本体尺寸不利于实际环境规划；李冲等[9]提出了一种单边矩形扩展A*算法，采用受迫扩展规则，单条公共边取代2 条相邻冗余边，简化了终止条件，但在复杂环境搜索时效率明显降低。卜新苹等[10]提出改进的三阶Bezier 曲线方法，虽然能实现路径平滑，但是算法计算较繁琐，实现效率低。……