郑 亮， 孙龙龙， 陈 双

(1.哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院， 芜湖 241000； 2.芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司， 芜湖 241000)

路径规划问题是移动机器人领域中的一个热点问题，是指在移动机器人工作环境中，依据距离最短、时间最优、能效最高等一条或多条评价指标，规划出一条从起始位置到目标位置的安全无碰撞路径[1-2]。高质量的路径规划是确保移动机器人完成既定任务的关键所在[3]。

移动机器人路径规划的核心是路径规划算法，而构建移动机器人运行环境模型是路径规划算法的前提[4]。目前较为常用的环境建模方法包括栅格法[5]、可视图法[6]、Voronoi图法[7]等。其中，栅格法由于其建模简单，构建的环境栅格地图对不规则障碍物的表示能力较强，因而被广泛应用于多种传统或智能路径规划算法中。常用的基于栅格地图的路径规划算法主要有：Dijkstra算法[8]、A*算法[9]及D*算法[10]等。相比于其他栅格地图下的路径规划算法，A*算法计算量相对较小、路径搜索时间较短且规划路径相对较优[11]。

A*算法是一种启发式路径规划算法，一种在静态网络中求解最优路径的有效搜索算法[12]。然而，传统A*算法规划路径中存在折线多、累积转角大且距离障碍物近等问题。因此，文献[13]提出了一种平滑A*算法，该算法在传统A*算法规划路径的基础上，通过遍历所有路径节点，并删除路径节点间的冗余节点，以建立平滑A*模型。文献[14]提出按较小的分割步长对传统A*算法规划路径进行分割，在得到一系列路径节点后，通过判断节点间连线是否经过障碍物，以清除其中的冗余节点。……