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Angle-based multi-goal ordering and path-planning using an improved A-star algorithm
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.robot.2025.105001.png)
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摘要
En 中文
在自主移动机器人领域，对高效路径规划算法的需求至关重要。在各种路径规划任务和挑战中，多目标路径规划因其目标为确定机器人访问多个目标节点的最有效路径而成为一个特别复杂的问题。本文中，我们介绍了一种新颖的排序算法，旨在优化目标节点的访问顺序。该排序基于一种“一距离两角度”排序范式，其减少了将距离作为决定因素的依赖，并融入更多角度来收集必要信息，从而降低了整体排序过程的计算复杂度。该算法的核心是我们开发的一种A*搜索算法的改进版本，通过解决该算法在处理网格环境时因自身特性引发的一些内部问题，进一步降低了原始A*算法的距离成本。进行了大量实验以证明我们提出算法的计算效率和经济性。通过在不同场景下测试公开可用地图，验证了我们提出的排序算法和改进A*算法的可扩展性和可重复性。我们还与现有最先进算法进行了全面比较以评估性能。实验结果表明，我们提出的算法在众多场景中持续优于其他算法，凸显了其可靠性和在多目标路径规划领域达到甚至超越当前最先进方法性能的潜力。我们提出算法的完整代码、地图及其他资源可通过https://github.com/abdullah1aloush1/AMuGOPIA获取。
Keyword:
Path-planning
Multi-goal pathfinding
A-star
Navigation
Autonomous mobile robots
期刊
IF:
5.2
论文数:
758
被引数:
1.0W
机构
引用论文
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An Efficient RRT-Based Framework for Planning Short and Smooth Wheeled Robot Motion Under Kinodynamic Constraints基于RRT的高效框架，用于在动力学约束下规划短而平滑的轮式机器人运动
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