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基于DBS-RRT^(*)算法的机械臂复杂狭窄场景路径规划
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作者 秦鹏飞 王军茹 +1 位作者 张菂 孙广彬 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第6期62-69,共8页
针对目前RRT^(*)算法在机械臂复杂狭窄场景路径规划中,存在着规划时间长、路径冗长、狭窄环境规划成功率低的问题,提出一种动态偏置采样DBS-RRT^(*)(dynamic biased sampling RRT^(*))算法。首先,DBS-RRT^(*)算法采用动态偏置率,设计智... 针对目前RRT^(*)算法在机械臂复杂狭窄场景路径规划中,存在着规划时间长、路径冗长、狭窄环境规划成功率低的问题,提出一种动态偏置采样DBS-RRT^(*)(dynamic biased sampling RRT^(*))算法。首先,DBS-RRT^(*)算法采用动态偏置率,设计智能椭球子集采样作为偏向采样方法,利用自适应生长策略调整新节点的生长方向与步长,实现动态选择采样方法,提高采样效率,减少无效空间探索,改善搜索导向性的效果;然后,通过设计二维实验验证算法的有效性,实验证明DBS-RRT^(*)算法与RRT^(*)算法相比,规划效率更高,规划路径更短;最后,将DBS-RRT^(*)算法应用于复杂狭窄场景中的机械臂仿真实验。实验数据表明,DBS-RRT^(*)算法与RRT^(*)算法相比,规划路径长度减少了26%,规划时间减少了22.6%,成功率提高了32%。DBS-RRT^(*)算法在复杂狭窄场景中,相比RRT^(*)算法,能够更加有效地实现机械臂避障路径规划。 展开更多
关键词 ^dbs-rrt^(*)算法 动态偏置率 机械臂 路径规划 复杂狭窄场景
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