基于改进RRT算法的空间机械臂避障路径规划

针对传统快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂的运动规划时,存在方向随机性强、目标导向性差、规划速度慢、轨迹平滑度差的问题,提出了一种基于目标偏置和拓展点选择机制的改进RRT算法。该算法利用目标偏置策略影响叶子结点的扩展方向,并且在算法陷入局部极小值时,结合碰撞信息进行拓展点选择从而快速脱离极小值;同时考虑到不同关节角对机械臂位姿影响的程度不同,为待搜索的关节空间各方向添加权重,从而大幅提升搜索效率,并且方便确定机械臂位姿的变化量。结果表明,改进后的算法能对树的生长方向产生引导作用,在提高算法的收敛速度的同时避免陷入局部极小值,并且提高了机械臂在仿真中运动规划效率。