针对基于目标偏向的RRT算法在复杂环境下易陷入局部搜索与搜索效率低的不足,在ROS中分别基于Dobot模型和DIY模型,对算法做出进一步的改进。在创建机械臂模型基础上,利用MoveIt!对其进行配置,并通过简化模型来提高碰撞检测效率;在基于目标偏向RRT算法的基础上,分别引入扩展目标变更策略和可变步长对算法进行改进;在ROS中分别进行了不同形态障碍物环境下的避障运动规划仿真;在样机上进行了避障和避障抓取实验。仿真及实验结果表明,提出的改进RRT算法相比基于目标偏向的RRT算法,规划成功率和效率分别可提高42.9%和29.2%。

针对传统RRT-Connect算法应用于空间操作臂避障路径规划时,规划路径存在盲目性大、安全性差以及无效路径点多等问题,提出一种改进RRT-Connect算法。该算法结合RRT-Connect算法和Dijkstra算法,首先通过引入双树扩展目标点变更策略、极致贪婪策略以及新的碰撞检测方法提高传统RRT-Connect算法路径搜索效率和安全性;然后利用Dijkstra算法的优化特性去除规划路径中的多余无效节点,达到整体路径规划搜索速度快、路径长度短和安全性高等效果;最后通过MATLAB机器人工具箱进行算法对比仿真实验验证,实验结果表明了该方法的有效性和可行性。