【动静障碍物】基于JPS算法（改进A*）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布

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#算法 #机器人 #matlab #支持向量机

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💥第一部分——内容介绍

基于JPS算法与DWA动态窗口法的机器人自主导航混合控制算法研究

摘要：本文聚焦于机器人、车辆等智能体在复杂环境下的自主导航控制问题，提出了一种结合JPS算法（改进的A*算法）与DWA动态窗口法的混合控制算法。该算法旨在应对静态障碍物、移动障碍物以及自定义障碍物等多种情景，通过全局路径规划与局部路径规划的有机结合，实现智能体高效、安全的自主导航。实验结果表明，该算法能够有效处理各类障碍物场景，规划出平滑且合理的路径，显著提升了智能体的导航性能。

关键词：JPS算法；DWA动态窗口法；自主导航；混合控制算法；障碍物处理

一、引言

随着机器人技术和智能交通领域的快速发展，机器人、车辆等智能体在复杂环境中的自主导航能力成为研究热点。在实际应用场景中，智能体不仅需要面对静态障碍物，还需应对移动障碍物以及自定义形状的特殊障碍物等复杂情况。传统的路径规划算法往往难以同时满足全局路径的合理性与局部避障的实时性要求。因此，研究一种能够有效处理多种障碍物情景的混合控制算法具有重要的理论意义和实际应用价值。

JPS算法作为A*算法的改进版本，通过优化搜索策略，能够显著提高全局路径规划的效率；而DWA动态窗口法则充分考虑了机器人的运动学约束，在局部避障方面表现出色。本文将这两种算法相结合，提出一种混合控制算法，以实现智能体在复杂环境下的自主导航。

二、全局路径规划：JPS算法

2.1 JPS算法原理

JPS（Jump Point Search）算法是在A算法基础上进行改进的一种全局路径规划算法。A算法通过启发式函数引导搜索方向，在静态地图中能够找到从起点到终点的最优路径，但其搜索过程中存在大量不必要的节点扩展，导致搜索效率较低。JPS算法针对这一问题，通过改变搜索方向、避免斜穿障碍物顶点以及删除中间多余节点等策略，显著减少了搜索的节点数量，提高了路径规划的效率。

2.2 JPS算法改进

2.2.1 改变搜索方向

传统的A*算法在搜索过程中通常采用八邻域搜索方式，即从当前节点向八个方向进行扩展。JPS算法在此基础上进行了优化，根据地图的布局和障碍物的分布，智能地选择搜索方向。例如，在开阔区域，优先选择直线方向进行搜索，减少不必要的转向；在靠近障碍物时，根据障碍物的形状和位置，调整搜索方向以避免碰撞。

2.2.2 避免斜穿障碍物顶点

在A*算法中，机器人可能会斜穿障碍物的顶点，这不仅不符合实际运动情况，还可能导致路径不够平滑。JPS算法通过引入强制邻域的概念，避免了机器人斜穿障碍物顶点的情况。当机器人接近障碍物顶点时，强制其沿着障碍物的边缘移动，确保路径的合理性和安全性。

2.2.3 删除中间多余节点以平滑路径

JPS算法在搜索过程中会记录关键节点，这些节点构成了路径的基本框架。然而，这些关键节点之间可能存在一些不必要的中间节点，导致路径不够平滑。为了解决这一问题，JPS算法在找到路径后，对路径进行后处理，删除中间多余的节点，使路径更加平滑，减少机器人的转向次数。

2.2.4 修改评价函数

A*算法的评价函数通常由实际代价和启发式代价两部分组成，用于评估每个节点的优先级。JPS算法对评价函数进行了改进，根据不同的应用场景和需求，调整实际代价和启发式代价的权重。例如，在需要优先考虑路径长度的情况下，可以适当增大实际代价的权重；在需要快速找到路径的情况下，可以增大启发式代价的权重。

三、局部路径规划：DWA动态窗口法

3.1 DWA算法原理

DWA（Dynamic Window Approach）动态窗口法是一种基于速度空间的局部路径规划算法。该方法充分考虑了机器人的运动学模型，包括速度、加速度等约束条件，在动态窗口内采样速度，并根据评价函数选择最优速度，从而实现机器人的局部避障。

3.2 DWA算法实现步骤

3.2.1 速度采样

根据机器人的运动学模型和当前状态，确定一个动态窗口，该窗口内的速度是机器人能够达到的。在动态窗口内，按照一定的采样间隔对线速度和角速度进行采样，得到一系列的速度组合。

3.2.2 模拟轨迹生成

对于每一个采样得到的速度组合，根据机器人的运动学模型，模拟机器人在一定时间内的运动轨迹。通常采用离散时间步长的方法，逐步计算机器人在每个时间步长的位置和姿态。

3.2.3 评价函数设计

设计一个评价函数，用于评估每一条模拟轨迹的优劣。评价函数通常包括多个子目标，如目标导向性、障碍物避障性、速度平滑性等。每个子目标都有相应的权重，通过加权求和的方式得到每条轨迹的综合评价得分。

3.2.4 最优速度选择

根据评价函数对所有模拟轨迹进行评价，选择评价得分最高的轨迹所对应的速度组合作为机器人的当前速度。机器人按照该速度运动一段时间后，重新进行速度采样和轨迹模拟，实现实时避障。

3.3 针对动态障碍物的改进

在实际应用中，机器人不仅会遇到静态障碍物，还会遇到移动障碍物。为了使机器人能够有效应对移动障碍物，本文对DWA算法进行了改进。在实时检测到障碍物后，根据障碍物的位置和运动状态，预测障碍物在未来一段时间内的位置变化。在评价函数中增加对动态障碍物的避障项，根据障碍物的预测位置调整机器人的速度（线速度和角速度），使机器人能够提前避开移动障碍物，避免碰撞。

四、混合控制算法实现

4.1 算法整体框架

本文提出的混合控制算法将JPS算法和DWA算法有机结合，整体框架如下：首先，使用JPS算法进行全局路径规划，得到从起点到终点的全局最优路径；然后，机器人沿着全局路径前进，在前进过程中，使用DWA算法进行局部避障，实时检测周围的障碍物，并根据障碍物的位置和运动状态调整机器人的速度，确保机器人能够安全避开障碍物；当机器人遇到全局路径被阻断或需要重新规划路径的情况时，重新启动JPS算法进行全局路径规划，更新全局路径。

4.2 三次折线优化

在A*算法找到路径后，为了进一步优化路径，减少机器人的转向次数，本文进行了三次折线优化。具体步骤如下：首先，对全局路径进行初步分析，找出路径中的转折点；然后，以每个转折点为中心，在一定范围内搜索是否存在更优的路径段，使得路径更加平滑；最后，通过三次折线拟合的方法，对路径进行优化，使机器人在运动过程中能够更加流畅地转向，减少不必要的转向操作。