基于改进A*算法的药房机器人路径规划

王 月， 姚善化

(安徽理工大学 电气与信息工程学院， 安徽 淮南 232000)

随着各大医院逐渐引入自动化药房系统，传统的人工取药工作被取药机器人所替代，取药机器人路径规划一直是研究的重点。路径规划算法主要包括Floyd算法[1]、人工势场法、蚁群算法[2]、RRT算法[3]等。A*算法[4]计算量小、路径规划搜索效率高，一直被广泛的研究。传统A*算法在进行路径规划过程中忽略了路径的搜索效率、安全性、平滑度。针对这些问题，很多学者对A*算法进行了改进。文献[5]为了提高路径搜索效率，引入跳点搜索法，但忽视了一些关键点，导致路径平滑度不高；文献[6]针对复杂路况下的路径规划问题，引入二次路径规划对路径进行优化，提升了路径规划效率，但忽略了与障碍物之间的安全间距问题；文献[7]引入扩展A*邻域法来扩大搜索方向，可以寻得一条更优的路径，但计算量增大，降低了A*算法搜索效率；文献[8]为了减少路径搜索的空间，对修改后的估计路径进行加权处理，但忽略了与障碍物之间的安全间距问题。

针对上述存在的问题，提出一种改进A*算法的药房机器人路径规划。首先，根据自动化药房的实际环境，搭建带有起始点、目标点和障碍物信息的栅格地图；其次，在已搭建好的地图上使用有向图法来预防各取药机器人间的碰撞问题；再次，对药房中的药架(在机器人进行路径规划时，将其当做障碍物)进行膨胀处理；最后，为了使路径搜索效率更高、平滑性更好，改进A*算法的评价函数结合几何法和平滑的圆弧来去除多余节点，得到光滑路径。……