为使机械臂在料框分拣应用中快速规划出较优的拾取路径,提出一种融合人工势场的改进RRT(rapidly-exploring random tree)机械臂路径规划方法。首先,利用人工势场进行预规划,在预规划路径上找到能够与目标节点无碰撞直连的路径节点,并将...为使机械臂在料框分拣应用中快速规划出较优的拾取路径,提出一种融合人工势场的改进RRT(rapidly-exploring random tree)机械臂路径规划方法。首先,利用人工势场进行预规划,在预规划路径上找到能够与目标节点无碰撞直连的路径节点,并将其作为RRT的规划目标节点,避免对空白区域的无用搜索。其次,在RRT算法基础上加入目标引导采样以及搜索参数自适应计算策略,提高算法的指向性以及鲁棒性。引入一种基于机械臂末端姿态约束的采样节点拒绝机制,降低有效性检查次数,提高规划效率。最后,对生成的原始路径进行剪枝优化,降低路径代价与转角数量,随后利用准均匀三次B样条结合四元数球面姿态插值进行平滑优化,提高路径质量。实验结果表明,所提出的改进算法与RRT算法相比,规划成功率提高了12.66%,规划时间与路径成本分别降低了79.05%以及34.80%。通过消融实验证明了各部分改进的有效性。在硬件平台上进行分拣测试,验证了该方法的实用性。展开更多
针对快速扩展随机树(rapid-exploration random tree^(*),RRT^(*))算法在三维避障路径规划中存在盲目性、低效率和路径不光滑的问题,提出一种改进的RRT^(*)算法,以提高焊接机器人路径规划的性能。通过采用双向搜索策略,缩短搜索时间;结...针对快速扩展随机树(rapid-exploration random tree^(*),RRT^(*))算法在三维避障路径规划中存在盲目性、低效率和路径不光滑的问题,提出一种改进的RRT^(*)算法,以提高焊接机器人路径规划的性能。通过采用双向搜索策略,缩短搜索时间;结合人工势场(artificial potential field,APF)算法与RRT^(*)算法以提升路径平滑性并平衡局部优化与全局最优;提出一种基于角度与密度的改进APF算法策略,提高避障与路径引导效率;提出动态目标偏置策略和动态步长策略,以增强算法在障碍物密集和稀疏区域的自适应性及搜索效率;采用路径修剪策略缩短和平滑路径。最后,通过改进的RRT^(*)算法与RRT^(*)、APF-RRT^(*)、Bi-APF-RRT^(*)(bidirectional-APFRRT^(*))3种算法对比仿真实验以及真机实验,验证了改进算法的高效性和实用性。展开更多
文摘为使机械臂在料框分拣应用中快速规划出较优的拾取路径,提出一种融合人工势场的改进RRT(rapidly-exploring random tree)机械臂路径规划方法。首先,利用人工势场进行预规划,在预规划路径上找到能够与目标节点无碰撞直连的路径节点,并将其作为RRT的规划目标节点,避免对空白区域的无用搜索。其次,在RRT算法基础上加入目标引导采样以及搜索参数自适应计算策略,提高算法的指向性以及鲁棒性。引入一种基于机械臂末端姿态约束的采样节点拒绝机制,降低有效性检查次数,提高规划效率。最后,对生成的原始路径进行剪枝优化,降低路径代价与转角数量,随后利用准均匀三次B样条结合四元数球面姿态插值进行平滑优化,提高路径质量。实验结果表明,所提出的改进算法与RRT算法相比,规划成功率提高了12.66%,规划时间与路径成本分别降低了79.05%以及34.80%。通过消融实验证明了各部分改进的有效性。在硬件平台上进行分拣测试,验证了该方法的实用性。
文摘针对快速扩展随机树(rapid-exploration random tree^(*),RRT^(*))算法在三维避障路径规划中存在盲目性、低效率和路径不光滑的问题,提出一种改进的RRT^(*)算法,以提高焊接机器人路径规划的性能。通过采用双向搜索策略,缩短搜索时间;结合人工势场(artificial potential field,APF)算法与RRT^(*)算法以提升路径平滑性并平衡局部优化与全局最优;提出一种基于角度与密度的改进APF算法策略,提高避障与路径引导效率;提出动态目标偏置策略和动态步长策略,以增强算法在障碍物密集和稀疏区域的自适应性及搜索效率;采用路径修剪策略缩短和平滑路径。最后,通过改进的RRT^(*)算法与RRT^(*)、APF-RRT^(*)、Bi-APF-RRT^(*)(bidirectional-APFRRT^(*))3种算法对比仿真实验以及真机实验,验证了改进算法的高效性和实用性。
