基于RRT*-DR算法的机械臂避障路径规划

来源：计算机集成制造系统杂志2024年第3期北京时间：

作者：商德勇, 汪俊杰, 樊虎, 索双富

单位：1.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院2.中国矿业大学(北京)智慧矿山与机器人研究院3.煤矿智能化与机器人创新应用应急管理部重点实验室4.清华大学机械工程系

摘要：为使机械臂在障碍物环境下快速规划较优路径,提出了一种基于动态区域采样的改进RRT*-DR路径规划算法,将整个规划过程分为快速探索路径和优化初始路径两个步骤。首先利用半目标导向扩展快速探索,找到连接起始点和目标点的路径。随后利用动态区域采样方法,始终在当前最优路径的周边范围内采样,优先密化当前最优路径附近的节点树,节省计算资源,使初始路径经过迭代快速向渐进最优路径收敛。同时,提出一种近障碍节点变步长机制,有选择性地缩短靠近障碍节点的扩展步长,可有效减少碰撞检测失败次数,提高算法效率。最后,在MATLAB和ROS系统下进行路径规划算法仿真,结果表明RRT*-DR算法可在更短时间内实现路径规划,同时有效缩小路径代价。进一步通过实体机器人路径规划避障实验,验证了该算法的实用性和有效性。

关键词：机械臂,路径规划,动态采样区域,变步长

基金资助：国家自然科学基金面上资助项目(52174154);国家自然基金创新研究群体资助项目(52121003);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2022YQJD21)。