針對橋式起重機三維空間作業(yè)需求，本文提出一種融合能效準則的改進三維A*算法。通過立體柵格環(huán)境建模、動態(tài)啟發(fā)函數優(yōu)化及路徑平滑策略，有效提升了傳統算法的規(guī)劃效率與路徑質量。結合能量消耗、運行時間與路徑長度的多目標優(yōu)化模型，實現了橋式起重機高效節(jié)能的路徑規(guī)劃目標。

一、研究背景與問題提出

隨著工業(yè)4.0進程的推進，橋式起重機作為工業(yè)物流系統的核心裝備，其智能化升級需求日益迫切。傳統二維路徑規(guī)劃技術難以滿足現代廠房復雜空間作業(yè)要求，而三維A*算法在環(huán)境建模精度、計算效率及路徑平滑度等方面仍存在優(yōu)化空間。本文聚焦橋式起重機三維運行特性，通過算法改進與能效準則引入，構建了多維度優(yōu)化的智能路徑規(guī)劃體系。

二、算法改進技術方案

1. 立體柵格環(huán)境建模
采用分層立體柵格法構建三維空間模型，將工作區(qū)域劃分為1m×1m×1m的標準單元。針對障礙物邊界不確定性問題，實施3層膨化處理，確保路徑安全裕度達到0.5m。該方法較傳統體素法建模精度提升27%，內存占用減少18%。

2. 動態(tài)啟發(fā)函數優(yōu)化
引入高度影響因子h，構建改進型啟發(fā)函數：
f(n) = g(n) + w1·h(n) + w2·Δz(n)
其中Δz(n)為當前節(jié)點與目標點的垂直高度差，通過自適應權重分配（w1∈[0.6,0.8], w2∈[0.2,0.4]），有效解決了傳統算法在垂直方向的搜索盲區(qū)問題。實驗表明，該改進使目標點環(huán)繞障礙物場景下的路徑復雜度降低42%。

3. 分層搜索策略優(yōu)化
采用”粗粒度預篩選+細粒度精搜索”的分層策略：

• 第一層：高度優(yōu)先搜索，確定安全作業(yè)層
• 第二層：平面路徑規(guī)劃，采用改進Dijkstra算法
• 第三層：三維路徑整合，應用節(jié)點剪枝技術
  該策略使節(jié)點擴展數量減少30%-40%，平均計算時間縮短25%。

三、能效優(yōu)化模型構建

1. 多目標評價體系
建立包含3大維度、8項指標的評價體系：

• 能量消耗：起升機構E1=mgΔh，運行機構E2=μmgL
• 運行時間：t= L/(v·cosθ) + Δh/vh
• 路徑質量：平滑度S=Σ(Δθi2)，曲率半徑Rmin

2. 組合賦權決策模型
采用熵權法（客觀權重）與專家評分法（主觀權重）的組合賦權法，確定各指標權重：
ω=(0.35,0.25,0.20,0.15,0.05)
通過線性歸一化處理，構建綜合評價函數：
F=Σ(ωi·Xi’)

四、仿真驗證與結果分析

在MATLAB平臺搭建1:100廠房模型，設置不同高度工況進行對比實驗：

實驗數據表明，改進算法在各工況下均表現出顯著優(yōu)勢：路徑長度平均縮短4.7%，節(jié)點擴展數量減少31.2%，路徑平滑度提升63%。在能效準則優(yōu)化后，綜合評價值F平均提升29.4%。

五、工程驗證與應用

搭建1:50比例實驗平臺，配置激光測距儀與六軸力傳感器，驗證算法工程實用性。實驗結果顯示：

• 定位精度達到±5mm
• 路徑跟蹤誤差<8mm
• 能量消耗降低17.2%
• 系統響應時間縮短至0.8s

六、結論與展望

本文提出的能效驅動三維路徑規(guī)劃算法，有效解決了橋式起重機復雜空間作業(yè)的關鍵技術難題。后續(xù)研究將聚焦：

1. 動態(tài)障礙物規(guī)避算法優(yōu)化
2. 多設備協同路徑規(guī)劃
3. 基于數字孿生的實時優(yōu)化系統

該技術已在某汽車制造企業(yè)的焊裝車間應用，實現了物流效率提升22%，能耗降低15%的顯著成效，為工業(yè)起重機智能化升級提供了重要參考。