核退役机器人工作过程中,传统快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)路径规划算法缺乏导向性,路径规划效率低,避障能力弱;为此,提出改进RRT路径规划算法,以提高作业效率和准确率。首先,引入目标偏置函数,并提出自适应步长,...核退役机器人工作过程中,传统快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)路径规划算法缺乏导向性,路径规划效率低,避障能力弱;为此,提出改进RRT路径规划算法,以提高作业效率和准确率。首先,引入目标偏置函数,并提出自适应步长,使RRT路径规划具有导向性,避免陷入局部最优;其次,采用启发式搜索思想,保留优于其父节点的随机搜索点为新节点;最后,修剪路径中的冗余节点,并采用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理。在MATLAB平台上进行仿真,结果表明,改进RRT路径规划算法较传统RRT路径规划算法、RRT-connect路径规划算法效率更高,收敛性更强,可以很好地提高核退役机器人的避障能力。展开更多
文摘核退役机器人工作过程中,传统快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)路径规划算法缺乏导向性,路径规划效率低,避障能力弱;为此,提出改进RRT路径规划算法,以提高作业效率和准确率。首先,引入目标偏置函数,并提出自适应步长,使RRT路径规划具有导向性,避免陷入局部最优;其次,采用启发式搜索思想,保留优于其父节点的随机搜索点为新节点;最后,修剪路径中的冗余节点,并采用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理。在MATLAB平台上进行仿真,结果表明,改进RRT路径规划算法较传统RRT路径规划算法、RRT-connect路径规划算法效率更高,收敛性更强,可以很好地提高核退役机器人的避障能力。
