基于改进RRT算法的6-DOF机器人路径规划

针对传统快速扩展随机树(RRT)算法在机器人路径规划中随机性大、冗余节点多、无法生成最优路径这一系列问题,从引入权重系数、路径缩短、拐角平滑处理这三方面对传统RRT算法进行优化,使6-DOF机械臂能有效避开障碍物,并通过距离最短路径到达目标点。同时,在角速度不连续处根据机械臂曲率约束进行路径平滑过渡处理,消除初始路径中锯齿状部分,保证路径平稳性。仿真实验表明,改进RRT算法提高了路径搜寻成功率并将原始路径距离缩短25%,平均规划时间缩短75%。