基于改进A<sup>*</sup>和DWA融合的机器人路径规划

崔鹏鹏; 张梅; 周伸伸

doi:10.13873/J.1000-9787(2025)07-0144-05

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基于改进A^*和DWA融合的机器人路径规划

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于改进A^*和DWA融合的机器人路径规划
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2025年第7期页码：144-148+154
- 作者机构：
  
  安徽理工大学电气与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52374154)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2025)07-0144-05
  中图分类号： TP242
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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崔鹏鹏, 张梅, 周伸伸. 基于改进A^*和DWA融合的机器人路径规划[J]. 传感器与微系统, 2025,(7):144-148+154.
崔鹏鹏, 张梅, 周伸伸. 基于改进A^*和DWA融合的机器人路径规划[J]. 传感器与微系统, 2025,(7):144-148+154. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2025)07-0144-05.

DOI：

摘要

针对传统A

算法在复杂环境中存在的路径冗余、贴近障碍物及动态避障不足等问题，以及动态窗口法（DWA）算法易陷入局部最优、动态响应滞后等问题，本文提出一种改进A

与DWA算法融合的路径规划算法，融合算法将全局路径关键节点与动态避障结合，兼顾全局最优与动态适应性。在全局规划中，改进A

算法通过自适应评价函数动态调整启发式权重，引入安全距离惩罚项与障碍物密度感知机制，来优化路径安全性与平滑性，并结合线段可达性检测策略消除冗余转折点；在局部规划中，改进DWA算法通过多目标评价函数融合全局路径跟踪、障碍物距离及轨迹平滑性指标，增强避障灵活性与实时性。实验结果表明，该算法在路径全局最优性、动态避障效率及轨迹平滑度方面均表现出显著优势。

Abstract

关键词

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references

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