基于GB_RRT算法的機械臂路徑規劃
摘要：針對五自由度機械臂路徑規劃問題,提出一種基于快速擴展隨機樹(rapidly-exploring random tree,RRT)優化算法—GB_RRT算法。為彌補因基本RRT算法采樣盲目性導致的效率低下的缺陷,GB_RRT算法采用高斯采樣的方法進行啟發式采樣,同時結合貪婪擴展算法來提高隨機樹的局部擴展速度。為進一步縮短規劃路徑,該算法采用雙向同時剪枝取最優的策略來刪除不必要的采樣節點。最后對機械臂進行了仿真實驗和樣機實驗。實驗結果表明,高斯采樣法結合貪婪策略不僅降低了采樣的盲目性,而且能夠提高擴展樹的擴展速度,更好地規避開障礙物;雙向剪枝取最優的策略也在一定程度上縮短了規劃路徑的長度。
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