为解决回转空间下曲率变化大、线缆搜索效率低等问题,提出一种面向改进RRT算法的线缆路径规划的方法。通过对回转空间建模和布线空间划分进行研究,减少了不必要的搜索空间,提高了搜索效率。为解决RRT算法中采样点和扩展方向随机性过强的问题,避免节点"斜跨"表面敷设过大,提出了轴向约束角度采样策略,同时为提高算法整体搜索效率,提出动态步长扩展策略。最终通过实例测试与其他传统算法进行对比,证明了该算法的有效性和可行性。

为实现线缆在约束环境下优化布局,对布线环境的建模方法以及线缆路径规划的算法进行了研究。采用栅格法对布线环境建模,使搜索空间离散化并对搜索空间中的障碍边界进行处理。同时论述了标准萤火虫算法（FA）的缺点,提出了一种面向线缆路径规划的改进萤火虫算法（IFA）。该算法利用混沌映射初始化萤火虫的位置,把精英个体择优变异与萤火虫算法相结,在保证算法的收敛速度下,提高了算法的全局搜索能力,最终通过与其它人工智能算法对比,验证了该改进算法的可行性。

利用ProToolkit工具对Pro/E二次开发了"线缆参数读取"功能。该功能可分别提取线缆组件中线束、线轴及连接器的电气参数,并将这些数据整合进一个表格中以便分析。从而在帮助工程师提高工作效率的同时,降低线缆布设的错误率。