一种基于TEB动态避障和改进双向A-Star算法的智能仓储机器人路径规划方法

本发明公开了一种智能仓储机器人路径规划方法，属于智能机器人技术领域，其所述方法包括：改进双向A‑Star算法，结合Time Elastic‑Band(TEB)避障算法，提出了一种新的智能仓储路径规划方法。改进的A‑Star算法采用双向搜索代替传统A‑Star算法的单向搜索；采用5邻域搜索代替8邻域搜索；引入自适应动态搜索因子改进启发函数；采用冗余节点去除和线性插值法平滑路径。改进的双向A‑Star算法搜索得到全局最优路径，TEB算法根据全局路径进行优化并调整局部路径完成动态避障。本发明有效地提升了路径规划的速度与精度，并可以实时地调整局部路径避开动态障碍物，符合智能仓储机器人路径规划的要求。