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摘要
针对传统A*(A-STAR)算法在移动机器人全局路径规划中存在搜索效率低下、搜索路径不够平滑及不安全等问题，提出一种双向搜索A*算法。在传统A*算法上建立起四邻域及八邻域混合搜索路径机制，设定双向搜索中的虚拟目标点，借助人工势场算法思想，建立双向搜索时搜索点到该虚拟目标点的衰减函数，并在保证最优性的基础上改进评估函数模型以及调试适当的权重值，引入三阶贝塞尔曲线规划新的行驶路径。通过Pycharm平台进行仿真，结果表明：改进后的A*算法所规划的路径长度、搜索效率及路径平滑性等特性都优于传统A*算法，规划出的路径长度较传统算法提高19.61%，搜索效率较传统算法提高66.19%，路径平滑度大幅度提高，全局路径优化效果较为明显。
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