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龙图腾网恭喜南京工业大学申请的专利一种融合改进的A*与DWA算法的室内移动机器人路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114675649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210312905.7，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种融合改进的A*与DWA算法的室内移动机器人路径规划方法是由倪受东;方洋;吴方亮;朱赤设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合改进的A*与DWA算法的室内移动机器人路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合改进的A*与DWA算法的室内移动机器人路径规划方法，包括：S1，优化传统A*算法的代价函数，将环境信息障碍率Q引入代价函数，改变启发函数Hn的权重,实现其自适应调整；S2，路径平滑的优化，利用一种关键点选取策略，解决冗余的共线节点和转折点的问题，保留必要的路径节点，得到只具有关键点的全局路径；S3，构造结合关键点信息的评价函数，然后应用DWA算法，使局部路径规划遵循全局路径轮廓，从而使路径更加平滑，并实现实时避障。本发明能快速找到最优路径，且在全局最优的基础上，又能及时躲避环境中出现的动静态障碍物，提高室内移动机器人在复杂环境中的适应能力。

本发明授权一种融合改进的A*与DWA算法的室内移动机器人路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种融合改进的A*与DWA算法的室内移动机器人路径规划方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1：优化传统A*算法的代价函数，将环境信息障碍率Q引入代价函数，改变启发函数Hn的权重,实现其自适应调整；S2：路径平滑的优化，利用一种关键点选取策略，解决冗余的共线节点和转折点的问题，保留必要的路径节点，得到只具有关键点的全局路径；S3：构造结合关键点信息的评价函数，然后应用DWA算法，使局部路径规划遵循全局路径轮廓，从而使路径更加平滑，并实现实时避障；所述步骤S1优化传统A*算法的代价函数，具体包括在代价函数Fn中引入随着移动机器人的当前位置变化而变化的环境障碍率Q；假设机器人的起始点与目标点组成的矩形栅格数为M，当前节点到目标点搜索范围内的栅格障碍数为N，环境障碍率表达式为：将环境障碍率Q引入代价函数Fn，自适应改变启发函数Hn的权重；此时的代价函数Fn为：Fn＝Gn+eQHn，从而达到对传统A*算法的优化；所述步骤S2路径平滑的优化，包括以下几步：第一步：遍历所有的节点，删除每一段路径中间的冗余节点，保留起始点和拐点；第二步：遍历起始点和拐点，从起点开始将每一个节点都与后面的节点相连作为备选路径，判断每条路径与障碍物栅格的距离di与安全距离D的关系；若di≤D，则删除路径，若di＞D，保留路径，删除路径之间的拐点；第三步：提取剩余的节点，输出优化路径，算法结束；所述步骤S3改进的A*算法与DWA算法的融合，以提取的改进A*算法规划的全局路径关键点作为DWA算法的中间目标点，优化后的评价函数使得局部路径规划遵循已规划的全局路径轮廓；通过融合导航算法，以实现移动机器人导航过程中的全局路径最优，同时兼具实时避障功能。

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