计算机应用研究

作者：周齐,杨晓君,林浩申,廖伦稼,孙博,

单位：1.广东工业大学信息工程学院,广州510006；2.中国人民解放军96901部队,北京100094；

关键词：路径规划,对抗生成网络,搜索式算法,A*算法,

基金：国家自然基金青年项目；科技部重大研发计划资助项目；广东省重大研发计划资助项目；广东省面上自然基金项目；；

为了提升搜索式路径规划算法在C字型障碍中的探索效率，提出了一种基于对抗生成网络的A*算法。首先使用训练更为稳定的梯度惩罚Wasserstein对抗生成网络（WGAN-GP）生成存在可行路径的感兴趣区域；然后使用A*算法优先探索该区域，使得路径规划能够被有效引导；最终形成一条连续的路径。经过实验仿真验证，其相较于传统A*算法节约了31%的规划时间、减少了22.84%的探索空间，提升了路径规划算法的效率。实验结果表明，改进的A*算法具有较高的探索效率，能够更好地应用于机器人路径规划中。

来源：2022年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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