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Research on robotic arm path planning method based on two-stage RRT* optimization algorithm
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AI
DOI：10.1088/2631-8695/adfa6c.png)
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摘要
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针对机械臂动态路径规划中计算成本高和收敛速度慢的问题，本文提出了一种两阶段RRT*（快速探索随机树*）优化算法。在探索阶段，为减少RRT*路径探索的随机性，采用基于优先级队列的启发式采样策略，将无效路径探索减少62.9%；在优化阶段，为提升路径收敛速度，通过即时传播代价更新策略，使改进算法的收敛速度较RRT*提升了2.5倍。实验表明，在6自由度机械臂的动态避障场景下，通过上述两阶段优化框架，改进RRT*的路径代价降低了17.24%，运行时间缩短至RRT*的30.09%。该算法为机械臂路径规划提供了参考价值。
Keyword:
RRT* algorithm
heuristic sampling strategy
prioritized queues
disseminate cost updates immediately
path planning
期刊
E
IF:
1.6
论文数:
2.1K
被引数:
0
机构
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