融合人工势场的改进RRT*机械臂料框分拣路径规划
Path planning of robotic ARM bin-picking based on improved RRT* combined with artificial potential field
广东工业大学 机电工程学院, 广州 510006
摘要
为使机械臂在料框分拣应用中快速规划出较优的拾取路径，提出一种融合人工势场的改进RRT*(rapidly-exploring random tree*)机械臂路径规划方法。首先，利用人工势场进行预规划，在预规划路径上找到能够与目标节点无碰撞直连的路径节点，并将其作为RRT*的规划目标节点，避免对空白区域的无用搜索。其次，在RRT*算法基础上加入目标引导采样以及搜索参数自适应计算策略，提高算法的指向性以及鲁棒性。引入一种基于机械臂末端姿态约束的采样节点拒绝机制，降低有效性检查次数，提高规划效率。最后，对生成的原始路径进行剪枝优化，降低路径代价与转角数量，随后利用准均匀三次B样条结合四元数球面姿态插值进行平滑优化，提高路径质量。实验结果表明，所提出的改进算法与RRT*算法相比，规划成功率提高了12.66%，规划时间与路径成本分别降低了79.05%以及34.80%。通过消融实验证明了各部分改进的有效性。在硬件平台上进行分拣测试，验证了该方法的实用性。
基金项目
广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2021A1515110035)
佛山市重点领域科技攻关项目(2120001011009)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.08.0310
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第3期
发布历史
[2024-12-16] 优先出版
引用本文
罗轩, 陈新度, 吴磊, 等. 融合人工势场的改进RRT*机械臂料框分拣路径规划 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.08.0310. (Luo Xuan, Chen Xindu, Wu Lei, et al. Path planning of robotic ARM bin-picking based on improved RRT* combined with artificial potential field [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.08.0310. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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