多目标点移动机器人路径规划算法优化及应用

多目标点移动机器人改进路径规划算法
送餐机器人，AGV室内机器人仿真路径规划
采用改进A*算法融合模拟退火算法，规划多目标点路径规划。
解决路径与障碍物相撞，AGV不斜穿室内区间，采用水平垂直方向移动路径规划，圆弧转弯。
室内旅行商问题——送餐移动机器人（从厨房出发到达多个目标点，最后返回厨房）
1，改进A*算法规划两两之间的路径，并计算路径长度；
2，模拟退火算法依据两点之间路径长度，规划多个目标点的先后到达顺序；
3，组合最优顺序的路径，输出最后路线

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多目标点移动机器人改进路径规划算法

摘要：本文针对多目标点移动机器人的路径规划问题进行研究，采用改进的A算法融合模拟退火算法，解决了路径与障碍物相撞以及AGV不斜穿室内区间的问题。通过水平垂直方向移动路径规划和圆弧转弯的策略，实现了室内旅行商问题中的送餐移动机器人的路径规划。本文首先改进了A算法，实现了两两目标点之间的路径规划和路径长度计算；然后，利用模拟退火算法根据路径长度规划多个目标点的先后到达顺序；最后，将最优顺序的路径组合起来，输出最终的路线。实验证明，该算法能够有效地解决多目标点移动机器人的路径规划问题。

关键词：多目标点移动机器人，路径规划，改进A*算法，模拟退火算法，送餐机器人，AGV室内机器人

引言

在现代社会，移动机器人在各个领域中得到了广泛的应用，其中包括送餐机器人、AGV室内机器人等。这些机器人需要根据预定的目标点进行移动，并且需要找到最优的路径来实现高效的运输。然而，由于目标点的数量较多，路径规划的问题变得复杂起来。为了解决这个问题，本文提出了一种改进的路径规划算法，通过融合A*算法和模拟退火算法，实现了多目标点移动机器人的路径规划。

1. 改进A*算法规划两两之间的路径

在传统的A算法中，通过启发函数估计从起点到终点的最短路径，并通过搜索算法找到最优的路径。然而，在多目标点移动机器人的问题中，需要规划多个目标点之间的路径。因此，本文对A算法进行了改进，实现了两两目标点之间的路径规划和路径长度计算。

首先，将问题抽象为一个图论问题，将每个目标点作为图的一个节点，并通过连接两个目标点的边来表示它们之间的路径。然后，采用改进的A算法来计算两个目标点之间的最短路径。改进的A算法在传统的A*算法的基础上加入了对障碍物的处理，通过判断路径是否与障碍物相撞来避免冲突。

在路径规划过程中，需要考虑到路径长度的计算。为了方便计算，本文使用了欧几里得距离作为评估指标，即路径长度等于两点之间的欧几里得距离。通过改进的A*算法，可以得到两两目标点之间的最短路径和路径长度。

2. 模拟退火算法规划多个目标点的先后到达顺序

在多目标点移动机器人的问题中，除了需要规划每两个目标点之间的路径，还需要确定它们的先后到达顺序。为了实现这一目标，本文引入了模拟退火算法。

模拟退火算法是一种基于随机搜索的优化算法，通过模拟退火的过程来逐渐寻找全局最优解。在路径规划问题中，模拟退火算法可以通过调整目标点的先后到达顺序

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