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摘要
面向快速扩展随机树（RRT）方法的路径规划存在环境探索能力不足、收敛速度慢、路径质量差的问题，提出了一种适用于机械臂的全局自适应步长与节点拒绝RRT路径规划算法，首先提出了一种全局自适应步长的方法，根据地图中障碍物的空间大小自适应地计算初始步长，同时在扩展的过程中，利用收集到的环境信息，自适应调整当前步长，实现路径规划的全局自适应步长方法，对地图的探索能力更强；然后使用了一种节点拒绝的方法，避免探索重复区域，加快了算法的收敛速度；最后对路径进行冗余节点的去除操作，缩短了路径长度，并使用三次B样条曲线对路径进行平滑处理，使得机械臂的路径更加平滑。在机械臂上进行仿真实验，结果表明：改进RRT算法的探索能力高于标准RRT、GB-RRT、RRT-Connect算法，对环境的适应性强，提高了路径搜索效率，验证了该算法的优越性和可行性。
- 出版日期2022-9-6
- 单位湖南工业大学
