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复杂多场景下机械臂避障运动规划方法研究

         
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为提高工业机械臂在狭窄通道、多障碍物等复杂多场景下避障运动规划的成功率和效率,建立了基于圆柱体和球体包围盒机械臂与障碍物之间的碰撞检测模型,并提出了一种基于启发式概率融合人工势场法的改进型RRT^(*)算法(P-artificial potential field-RRT^(*),PAPF-RRT^(*))。采样上引入概率目标偏向与随机采样点优选策略,对采样点进行位置优选约束,增强采样导向性和质量;为改变传统新节点扩展方向和特殊环境下局部最优问题,融合人工势场法的目标引力与障碍物斥力和自适应步长,使算法在APF产生的合力范围下实时引导新节点扩展方向和步长大小,降低过度的探索和碰撞区域扩展;对冗余节点进行删除,并采用三次B样条插值优化,提高机械臂轨迹的柔顺性。仿真结果表明,所提算法较传统RRT^(*)算法在平均路径搜索时间上降低了56.75%,路径长度缩短了17.74%。导入机械臂模型后可视化仿真结果证明,所提算法可使机械臂成功避障且快速平稳运行到目标点。

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