A星算法在移動機器人路徑規劃中的優化策略

［摘 要］文章介紹了A 星算法的原理及傳統應用，分析了路徑規劃中的挑戰，并提出針對性的優化措施。試驗結果表明，優化后的A 星算法顯著提高了其在移動機器人路徑規劃中的應用效果。

［關鍵詞］A 星算法；移動機器人；路徑規劃；優化策略

［中圖分類號］TP242 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0012–03

在自動化技術飛速進步的今天，移動機器人已經被廣泛應用于眾多行業與領域。其中，作為實現精確操作的關鍵技術，路徑規劃受到了極大關注，A 星算法作為路徑探尋領域里的經典方法，憑借其高效性能和精確查找等優勢，獲得了普遍的贊同與廣泛的應用。但面對越來越復雜的場景和不斷變化的障礙，經典A星算法逐漸顯示出了其不足。針對算法改進方法進行深入研究，使其在動態應用場景中提高效率，滿足現代自動化行業對機器人移動能力的苛刻要求，成為當前迫切需要解決的問題。

1 A星算法概述

1.1 算法原理

A 星算法的核心理念在于借助信息引導方法，對起點至終點的距離進行準確估算。在算法運算過程中，計算每個計算單元的實際費用（即起點至節點的代價，稱之為g），加上一個預估費用（即節點至終點的預估代價，稱作h），即可得到總費用。在A 星算法搜索過程中，需要維護待考察的節點“候選節點列表”及已考察的節點“歷史節點列表”。從起點出發，計算方法會不斷挑選出候選列表里評估值最低的單元進行拓展，直到到達預設的目標單元。

1.2 傳統應用評析

在常規使用場景里，A 星算法因其高效率和精確性，被視為路徑規劃的首選技術，特別是在情況相對安定、障礙物確定的的情況下，其能快速確定高效路徑。在需求不斷上升的當下，尤其是在千變萬化的場景中，算法成效通常受到限制諸多因素。身處于多變的城市環境，頻繁的障礙物變動要求計算方法必須隨時刷新路徑信息，進而使得整體運算速度有所放緩。一般來說，傳統的啟發式方法通常是針對某種特定地圖設計的，如歐氏距離或曼哈頓準則，這樣的設計讓算法在應對其他類型的環境時，普適性和適應性就會受到影響。

2 路徑規劃中的挑戰

2.1 環境復雜性對算法的影響

在現實世界的使用場合里，環境經常是復雜且不斷變化的，這對路徑規劃算法提出了考驗。在城鎮的交通網絡、室內空間或戶外自然景觀中，阻礙物分布和構造參差不齊，復雜的地形與障礙物數量眾多，如高樓大廈、茂密林木、崎嶇山脈等，這種混亂局面使得傳統路徑規劃技術難以準確預測與應對，經常造成局部最優解或路徑受阻的困境。

在移動機器人行業，應對不斷變化的環境難題是關鍵，這包括行人往來、車輛行駛等活動障礙，這類活動的阻礙物要求導航系統必須及時更新行程路線信息，規避障礙或重新規劃路徑，否則可能會導致碰撞或交通堵塞。

此外，還有眾多環境因素，如天氣多變、道路封閉、人群擁擠等，這些都會對出行路線的準確性和穩定性造成沖擊，這要求計算方法必須具備良好的適應性和穩定的可靠性。

2.2 實時數據處理的需求

在即時路線設計的應用場景里，算法效能關鍵在于數據處理速度和效率。

搭載了激光雷達、攝像頭等多樣感知設備的自動化移動裝置，能夠對周邊環境進行即時監控，這些設備不斷搜集周邊信息（如阻礙物位置、運動速度等），然后把所收集的數據傳送至路徑規劃的算法進行處理。面對大量的數據處理工作，計算方法必須具備高效的數據處理能力，保證信息的實時更新和準確性。

在不斷更新的環境里，障礙位置及狀態可能隨時改變，因此路徑規劃方法需要實時更新路徑數據，以適應環境變動的速度，要讓機器人靈活繞過阻礙，即時調整行進軌跡，計算方法必須快速處理新信息，重新設計最優路線。

3 優化策略

3.1 啟發式函數的改進

要想讓A 星算法在復雜環境下表現更佳，關鍵在于對啟發式函數進行革新。在A 星算法中，用于衡量從起始點到目標點的間距的簡便算法，是影響此算法效能的重要因素，如曼哈頓算法和歐幾里得算法所使用的距離度量這類經典啟發式算法，在開放且障礙較少的場景下表現尚可，但在復雜多變或不可預測的場景中，未必能精確計算成本，這會對算法性能及尋路效率帶來負面影響。

在改進啟發式算法時，應將實時環境數據與全方位評估準則相結合進行衡量，納入時間精力及能源消耗因素，構造出一個更精細的評價模型，其不僅測算兩點空間間隔，同時也將行進時間和能源消耗計入衡量之內。針對實際應用中遇到的障礙物多變性，優化后的智能算法應具備即時調整環境變動、動態調整費用預計的能力。

在實際操作中，可以借助機器學習技術模擬退火啟發式算法函數，通過對歷史數據的分析，預測在特定環境中，哪條路徑的損耗最小化。采用此法，啟發式算法不再僅是固定距離計算，而轉化為能夠學習并適應環境變動的動態體系。

3.2 數據結構的優化

為了更好地優化A 星算法在路線查找方面的表現，數據組織方式的恰當使用成了另一個重要考量。

在A 星算法技術的常規實施過程中，常用到的數據處理工具（如優先級隊列）雖然能夠很好地幫助管理節點按照費用進行排序，但在面對大數據處理或經常性更新的情形時，其效能通常會受到限制，采用更為高效的數據組織方式，對于提高計算速度和提升數據處理的功能至關重要。

在具體操作時，可采納斐波那契堆或配對堆等高效率的數據結構，以取代傳統二叉堆。采用斐波那契堆這種數據結構，在進行數據的插入和合并操作時，能以攤還常數時間完成，同時在執行移除最小元素的操作時，其效率也相對較好。借助斐波那契數列堆這種數據組織形式，算法能夠高效地對動態列表中的元素進行插入和刪除操作，進而快速地重新排序節點，當面臨節點眾多或頻繁變更的情形時，這一優勢尤為突出。

采用配對堆算法，不僅易于構建，而且運行高效，特別適用于頻繁調整關鍵字和刪除最小值元素的場景，在實際應用中，配對堆的制作相較斐波那契數列堆簡單易行，其在處理大量數據時，通常與斐波那契數列堆的表現相當，在某些情況下甚至表現得更加優秀。

在A 星算法中結合這些高效數據結構，不僅有助于提升算法處理復雜路徑尋優時的效率，而且能有效減少對計算資源的倚重。經過優化的數據結構，讓計算方法能更快地適應環境變化，迅速刷新行進軌跡，從而高效支撐變化環境中的路徑規劃。

3.3 多目標優化

在路徑規劃難題上，只聚焦于一個目標的優化通常不足以應對多變的應用環境，尤其是在移動式機器人等自動化設備的應用領域，統籌兼顧眾多性能參數顯得格外關鍵。因此，采取多元目標優化方法，是提升A 星算法運用成效的關鍵手段之一，融合時間利用效率、節能減排、安全保障措施等多方面的評價準則，能夠達到全面提升效果。

在物流與救援等行業，節約時間通常是關鍵考慮因素，這對路徑規劃極為重要，特別是在需要立即作出響應的情境中，只圖最快抵達，很可能造成能源消耗增加或途中安全隱患增加。針對這一難題，可以通過采用改進算法來改善，引入能量消耗模型，對各個選擇路徑進行耗能計算，在諸多使用場景里，如電動機械裝置，能源耗費是影響工作時長和減少能源費用的重要條件。

對于路徑安全問題，絕不能掉以輕心。在復雜多變的環境中，規避潛在風險區域和不穩定地形，是保障機器人完好運轉與任務完成的重要前提。在進行多目標優化工作中，須兼顧路徑的安全評估，保障設計的路徑既高效快速又可靠安全。

在推進多目標優化任務中，可以通過對不同目標分配不同的重要性比重，來達成各目標間的協調一致。依據任務緊急性與重要性層次，妥善安排時間、能源消耗與安全保障的優先級，從而令算法按照不同應用場景的具體需求進行調整，靈活適配搜索策略。借助如遺傳算法和粒子群優化算法等現代優化技術來進行復雜決策問題，能夠在短時間內尋找到一個滿足所有衡量因素的理想解決方案。

4 試驗設計與評估

4.1 試驗設置

針對優化后的A 星算法，設置了各類實驗環境，目的是模擬實際應用情境，以此驗證算法性能和適用性。實驗環境包括3 種典型場景：城市開闊區域、繁密路網及充滿難度的障礙條件，每一種場景設置都經過細心打造，旨在重現現實環境中多種挑戰。

主要研究目標是各種配置的自驅式移動機器人，這些機器人配備了必需的導航和感知設備，能夠精確記錄行進路徑數據，并遵循由A 星算法生成的行進路線。為了使試驗效果具備更廣泛的適用性，對各類機器人進行了嚴格測試，包括滾輪型與步足型機器人，旨在包含更多樣化的移動方法及更多元化的應用環境。

試驗步驟分為3 個階段：①環境設置和機器人布署。涵蓋各試驗場地設置障礙物和導航標志，同時激活智能機器人的操作系統設置；②路徑規劃執行。機器人將遵循改進后的A 星算法軌跡執行行走任務，邊行動邊收集行程時間、能源消耗及路徑精準度等重要信息；③數據收集和初步分析。全面收集所有機器人執行任務的數據，并比較分析其在不同環境和不同類型中的表現差異。

4.2 結果分析

在對改進后的A 星算法與傳統算法比照測試的過程中，數據解析環節關注兩者在多種樣本情境中的效能高低。借助收集到的數據，得以深入評估兩種路線規劃算法在效能、成本效益、節省能源及適應性等方面的差異性。具體見表1。

數據表明，在自由空間環境里，改良后的計算方式相較于傳統算法，在路徑長度和任務完成時長上都表現出顯著改善，能源消耗也有所減少。該研究指出，在相對無阻的環境里，優化后的智能搜索策略配合先進的數據結構設計，顯著增強了程序的執行效率。

在城市交通境中，由于路徑選擇的復雜性增加，兩種算法的效能高下比較更加突出，在尋求最短路徑的同時，改進算法能巧妙應對途中的各種意外狀況，如突如其來的障礙物或高峰期的車輛增多。

在復雜障礙區環境中，優化算法展現出更強的適應性和準確度，面對多重障礙，計算軟件需持續優化路徑，保證穩妥避開這些障礙。在這方面，經過優化的數據結構讓計算方法能夠快速調整路線。

這些數據明確地揭示了優化后的A 星算法在各種環境中相對于原有算法的優異表現，特別是在應對復雜或不可預測的環境時，其改善效果特別明顯。

5 結束語

本研究對A 星算法進行了深度革新與全方位的精細化處理，有效提高了自動化移動機器人在復雜場景中進行路徑搜索過程的速度與精準度。策略改進不僅聚焦于算法本身，更融合了對實際應用需要的深入洞察，如采用多目標優化策略，綜合考慮了時間效益、能源耗費與確保安全。實際測試數據證實，這些新提出的方案在各種不同環境中的成效較佳，特別是在變化無常和復雜多變的使用場景中，其表現格外出色，這些成就不僅促進了路徑規劃技術的進步，還為移動機器人的廣泛應用提供了有力支撐，展示了現代算法在處理實際問題方面的優秀能力。

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