改进RRT算法的机械臂路径规划研究

针对基本快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂路径规划过程中随机性大、冗余节点多、路径拐角多、不光滑等缺点,提出一种增强目标导向性、减少冗余节点、优化路径平滑性的改进RRT算法。首先针对基本RRT算法产生冗余节点多、搜索时间长的问题,在采样过程中添加概率采样策略,增强目标导向性;其次,针对规划后路径平滑性差的缺点,添加贪婪优化策略,优化路径,对优化后的路径进行三次样条插值优化,将转折路径优化为平滑的路径。在MATLAB仿真环境中,对二维地图、三维地图及机械臂算法追踪进行了算法验证,实验结果表明改进算法的迭代次数、规划时间、路径长度和平滑度均得到有效提升。