计算机集成制造系统 ›› 2024, Vol. 30 ›› Issue (3): 1149-1160.DOI: 10.13196/j.cims.2022.0902
商德勇1,2,3+,汪俊杰1,樊虎1,索双富4
SHANG Deyong1,2,3+,WANG Junjie1,FAN Hu1,SUO Shuangfu4
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。
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