融合人工势场和Informed-RRT*算法的机械臂自适应路径规划

来源：计算机集成制造系统杂志2025年第4期北京时间：

作者：贾浩铎, 房立金, 王怀震

单位：1.东北大学信息学院2.东北大学机器人学院3.浪潮集团山东新一代信息产业技术研究院有限公司

摘要：针对Informed-RRT*算法存在规划用时长、迭代效率低、动态场景不适用的问题,提出一种融合人工势场和Informed-RRT*算法的机械臂自适应路径规划算法。在路径生长方向上,提出一种概率自适应的目标偏置策略,构造判定区域生成偏置概率,结合人工势场约束,限制路径方向选择的随机性;在路径扩展中,提出一种全局自适应步长方法,根据采样点在人工势场中的空间位置调整步长,提高路径探索能力,缩短规划用时;在路径迭代中,采用位置函数引导迭代点生成,高效地进行路径优化迭代;在场景变动后,保留旧树信息,利用人工势场方法进行路径重规划,通过重选目标点跳出局部最优陷阱,增强算法在动态场景的适用性。仿真结果表明,与Informed-RRT*算法相比,所提算法在路径规划速度方面提高51.59%,最优路径长度减少8.03%,在环境变化时具有更强的适应性。

关键词：Informed-RRT*算法,人工势场法,路径规划,动态场景

基金资助：辽宁省应用基础研究计划资助项目(2022JH2/101300202)。