【机器人路径规划】基于A*算法的机器人路径规划研究（Python代码实现）

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💥1 概述

基于A*算法的机器人路径规划研究

摘要

随着机器人技术的快速发展，路径规划作为机器人自主导航的核心模块，直接影响其任务执行效率与安全性。A算法凭借其启发式搜索特性，在静态环境中展现出高效的最优路径求解能力，成为机器人路径规划领域的经典方法。然而，传统A算法在动态环境适应性、路径平滑性及多机器人协同等方面存在局限性。本文系统梳理了A算法的原理与改进策略，结合多邻域搜索、动态避障、平滑后处理等技术，提出一种面向复杂场景的混合A路径规划框架。实验表明，改进后的算法在路径长度、转折点数量及规划时间等指标上显著优于传统方法，为机器人高效自主导航提供了理论支持与技术实现路径。

1. 引言

1.1 研究背景

机器人路径规划旨在从起点到目标点生成无碰撞最优路径，其应用场景涵盖工业物流、服务机器人、自动驾驶等领域。传统路径规划算法可分为两类：

• 全局规划算法：如Dijkstra算法、A*算法，适用于已知环境地图的离线规划；
• 局部规划算法：如动态窗口法（DWA）、人工势场法（APF），适用于动态障碍物环境下的实时避障。

A算法作为全局规划的代表，通过启发式函数引导搜索方向，兼顾最优性与效率，但其性能高度依赖启发函数设计与环境适应性。在复杂场景中，传统A算法易陷入局部最优、路径转折过多等问题，亟需针对性改进。

1.2 研究意义

本文聚焦A*算法的优化与应用，通过融合多邻域搜索、动态重规划及路径平滑技术，解决以下问题：

1. 动态环境适应性：传统A*算法假设环境静态，难以应对动态障碍物；
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