针对人工势场法在工业机械臂避障路径规划中容易陷入局部极小值的缺陷,利用改进的快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法与人工势场法结合进行避障路径规划。首先,利用人工势场法进行局部路径规划,当陷入局部极小值时...针对人工势场法在工业机械臂避障路径规划中容易陷入局部极小值的缺陷,利用改进的快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法与人工势场法结合进行避障路径规划。首先,利用人工势场法进行局部路径规划,当陷入局部极小值时,使用改进的快速扩展随机算法自适应地选择临时目标点,使搜索过程跳出局部极小值点;当机械臂逃离局部极小值点时,切换回人工势场法进行规划。该算法不仅能够实现工业机械臂末端执行器的避障,同时能够防止杆端与障碍物产生碰撞,最终到达目标点。仿真实验表明,该方法实现简单,能够适应环境的变化,在复杂的环境下依然有效,满足机械臂避障的要求。最后,通过进行实际实验表明了实际与仿真实验的一致性。展开更多
文摘针对人工势场法在工业机械臂避障路径规划中容易陷入局部极小值的缺陷,利用改进的快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法与人工势场法结合进行避障路径规划。首先,利用人工势场法进行局部路径规划,当陷入局部极小值时,使用改进的快速扩展随机算法自适应地选择临时目标点,使搜索过程跳出局部极小值点;当机械臂逃离局部极小值点时,切换回人工势场法进行规划。该算法不仅能够实现工业机械臂末端执行器的避障,同时能够防止杆端与障碍物产生碰撞,最终到达目标点。仿真实验表明,该方法实现简单,能够适应环境的变化,在复杂的环境下依然有效,满足机械臂避障的要求。最后,通过进行实际实验表明了实际与仿真实验的一致性。
