摘要
快速拓展随机树算法(RRT)在机械臂路径规划中存在随机性强、搜索效率低、规划路径长等问题,不能在货柜堆垛场景中取得相对最优的光滑路径.对此,该文提出了一种改进RRT-人工势场法混合算法进行货柜堆垛机械臂运动规划.首先,对传统快速拓展随机树算法进行改进,在传统快速拓展随机树算法的全局搜索的基础上引入目标搜索,增强了随机树的搜索效率,并使用改进后的算法进行全局路径规划;其次,对人工势场法进行改进,通过使用斥力势场范围大小作为阈值修正引力函数,使用机械臂末端执行器至末位置点影响修正斥力函数,并使用改进的人工势场法对局部路径进行优化;再次,使用三次非均匀B样条曲线对路径进行平滑处理,并将处理后的光滑路径作为机械臂末端执行器运动的最终路径.最后,在Python模拟场景中对改进算法进行可行性分析,并在ROS系统对机械臂堆垛运动进行应用仿真,验证了该方法的有效性和可行性.
基金项目
国家自然科学基金(51865004)
贵州省教育厅科技拔尖人才支持项目(黔教合KY字[2017]062)
横向课题(K19-0204-001)
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