基于改进A-STAR算法的机器人路径规划优化方法

本发明公开了基于改进A‑STAR算法的机器人路径规划优化方法，涉及机器人领域；包括以下步骤：利用A‑STAR路径规划算法，进行目标位置节点初始化；检查临近网格节点位置，确定目标节点；使用基于优化的RMB进行搜索；使用自适应成本函数，选择具有最低总成本的节点并更新；选择更新后的最低总成本的节点，确定最佳路径规划。本发明通过结合自适应成本函数和优化的RMB，实现了在保持路径成本合理的前提下，显著提高路径规划效率和速度的目标；可以根据搜索过程中的具体情况调整搜索范围，减少了不必要的搜索节点，从而降低了时间复杂度和提高了路径规划的效率。