融合A^(*)的改进RRT机械臂路径规划

作     者：龙厚云 李光 谭薪兴 薛晨慷 易静 LONG Houyun;LI Guang;TAN Xinxing;XUE Chenkang;YI Jing

作者机构：湖南工业大学机械工程学院湖南株洲412007 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2024年第60卷第4期

页      面：366-374页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：湖南省自然科学基金(2018JJ4079) 

主　　题：机械臂 路径规划 A^(*)判断函数 快速扩展随机树(RTT) 

摘      要：针对RRT(rapidly-exploring random tree)路径规划算法在高维空间的机械臂避障路径规划时随机产生巨量节点,导致算法运行负担大、避障性能差、容易陷入局部极值的问题,提出一种结合A^(*)判断函数的改进RRT算法。对RRT的采样方式进行更改,每次生成一个包含多个随机采样点的序列,并利用改进的A^(*)判断函数进行排序;对每次生成节点进行距离判断,防止陷入局部搜索;利用重复贪心策略删除冗余节点,利用三次B样条平滑路径。在二维、三维地图及机械臂仿真与样机实验中进行算法性能分析,改进RRT算法能够大量减少到达目标位姿时产生的节点,缓解了局部极值,快速稳定地避开障碍物并到达目标位姿,证明了改进RRT算法的有效性和优越性。