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
针对传统快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree, RRT)算法在机械臂避障路径规划应用中存在的搜索时间过长、路径冗余度高以及路径不平滑等问题,提出一种基于高斯混合模型采样策略改进的快速扩展随机树(Gaussian mixture model ...针对传统快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree, RRT)算法在机械臂避障路径规划应用中存在的搜索时间过长、路径冗余度高以及路径不平滑等问题,提出一种基于高斯混合模型采样策略改进的快速扩展随机树(Gaussian mixture model rapidly-exploring random tree,GMM-RRT)算法。首先,该算法通过在空间中引入多个高斯分布来构建引导性采样模型,并结合随机采样充分平衡算法的探索性和目标导向性;其次,加入自适应动态步长,提高复杂环境下算法的扩展效率和路径质量;最后,采用贪心剪枝策略去除初始路径中冗余点,并结合三次B样条曲线对剪枝后路径平滑处理。为验证改进算法的性能,通过Matlab搭建3种实验环境并分别对GMM-RRT在内的3种算法进行仿真实验。结果表明,在复杂三维环境下GMMRRT算法的路径长度和总节点数比RRT算法分别减少了30.27%和84.32%,同时规划时长显著缩短。利用六轴机械臂进行三维避障路径规划实验验证了改进算法的可行性,可为机械臂提供更安全、平滑的避障路径,提高作业效率。展开更多
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。
文摘针对传统快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree, RRT)算法在机械臂避障路径规划应用中存在的搜索时间过长、路径冗余度高以及路径不平滑等问题,提出一种基于高斯混合模型采样策略改进的快速扩展随机树(Gaussian mixture model rapidly-exploring random tree,GMM-RRT)算法。首先,该算法通过在空间中引入多个高斯分布来构建引导性采样模型,并结合随机采样充分平衡算法的探索性和目标导向性;其次,加入自适应动态步长,提高复杂环境下算法的扩展效率和路径质量;最后,采用贪心剪枝策略去除初始路径中冗余点,并结合三次B样条曲线对剪枝后路径平滑处理。为验证改进算法的性能,通过Matlab搭建3种实验环境并分别对GMM-RRT在内的3种算法进行仿真实验。结果表明,在复杂三维环境下GMMRRT算法的路径长度和总节点数比RRT算法分别减少了30.27%和84.32%,同时规划时长显著缩短。利用六轴机械臂进行三维避障路径规划实验验证了改进算法的可行性,可为机械臂提供更安全、平滑的避障路径,提高作业效率。
