【摘 要】
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针对传统人工势场法(Artificial potential field method,APF)在6自由度双机械臂系统避障路径规划中容易陷入局部极小值这一缺陷,提出了一种改进APF与改进快速扩展随机树算法(Rapid-ly-exploring random trees,RRT)相结合进行避障路径规划的方法.分析了双机械臂的工作空间,确认了双臂干涉的可能性.对于双机械臂的路径规划,利用改进后的APF对主机械臂进行路径规划,并将其作为从机械臂的动态障碍物,为从机械臂规划运动路径;利用改进后的RRT自适应地选择
【机 构】
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南京理工大学 机械工程学院,江苏 南京 210094
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针对传统人工势场法(Artificial potential field method,APF)在6自由度双机械臂系统避障路径规划中容易陷入局部极小值这一缺陷,提出了一种改进APF与改进快速扩展随机树算法(Rapid-ly-exploring random trees,RRT)相结合进行避障路径规划的方法.分析了双机械臂的工作空间,确认了双臂干涉的可能性.对于双机械臂的路径规划,利用改进后的APF对主机械臂进行路径规划,并将其作为从机械臂的动态障碍物,为从机械臂规划运动路径;利用改进后的RRT自适应地选择临时目标点,解决了从机械臂路径规划时陷入局部极小值的问题;利用改进的APF对从机械臂的剩余路径进行了规划.仿真分析表明,改进后的APF-RRT算法能比传统算法更加快速准确地解决双臂系统的避障路径规划问题.
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