计算机应用研究

作者：罗轩,陈新度,吴磊,刘跃生,陈玉冰,麦展浩,陆星宇,

单位：广东工业大学机电工程学院,广州510006；

关键词：机械臂路径规划,RRT*算法,人工势场,料框分拣,

基金：广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2021A1515110035)；佛山市重点领域科技攻关项目(2120001011009)；；

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。

来源：2025年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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