一种基于动态终点策略的IA-Star算法的机器人路径规划方法

技术特征：
1.一种基于动态终点策略的ia-star算法的机器人路径规划方法，包括以下步骤：s1、初始化ia-star算法所需信息，包括但不限于地图数据m、起点s、终点e；s2、创建数据表(datafram，df)储存路径数据信息，每一条信息的数据结构为一行向量，尺寸为1*7，每一列的标签分别为临时起点、动态终点、终点、g、h、p、f，其中，g为临时起点距离起点的最短路径长度，h为临时起点距离终点的估算路径长度，其值为临时起点与终点的坐标差的绝对值之和，p为总路径估算长度，其值等于起点经过动态终点到终点的无障碍路径长度，注意p仅在存在动态终点时有效；f为评价指标，由f＝g h p计算得到；s3、df数据表中初始化含有一条路径信息，其中，临时起点＝s、动态终点＝none、终点＝e，其余的数据依据定义计算；s4、找到df数据表中f值最小的路径信息，存在多条信息f最小且相等时，取g最大的那条路径信息，记为i，执行s5；s5、是否路径信息i中临时起点等于终点，若是，则执行s9；否则，执行s6；s6、信息i中是否存在动态终点，若是，则执行s6.1；否则，执行s7；s6.1、调用a-star计算临时起点至动态终点之间的路径长度l，并根据结果更新该条信息，即将动态终点赋值于临时起点，重置动态终点，g等于l，h重新计算，p等于0，f重新计算，执行s4；s7、判断临时起点与终点之间是否存在动态终点，若是，则执行s7.1；否则，执行s8；s7.1、向df数据表中新增两条路径信息，其中，临时起点、终点以及g同信息i中的数据，动态终点为s7中找到的动态终点，h设置为0，p跟f依据定义计算，删除路径信息i，执行s4；s8、调用a-star计算临时起点到终点的距离l，更新路径信息i数据：将终点赋值给临时起点，令g ＝l，h＝f＝0，f重新计算，执行s4；s9、输出最短路径信息，退出程序。

技术总结
本发明涉及一种基于动态终点策略的IA-Star算法的机器人路径规划方法，传统A-Star遍历的节点是集中于起点至终点的连线方向上的节点集群，在最优路径与起点至终点的连线较为接近时结果较好，实际应用中往往最优路径并不接近于起点至终点的连线。本发明提出一种基于动态终点的改进策略，改进后的A-Star算法在遍历节点的过程中，会动态地调整局部的临时终点，从而避免算法遍历一些无效节点，从而提高算法完成路径规划任务的效率。仿真表明采取新型策略IA-Star算法在解决机器人路径规划问题上的效果进步明显，整体性能优于基本A-Star算法和其他一些改进A-Star算法。Star算法。


技术研发人员：王雷 李东东 蔡劲草 邹阿威 李伟民
受保护的技术使用者：安徽工程大学
技术研发日：2022.05.10
技术公布日：2022/9/6