基于改进RRT算法的线缆自动布线技术

针对机电产品中线缆布局设计效率低、成本高的问题,提出一种基于障碍物与目标吸引的改进快速扩展随机树算法(Obs-GA RRT)的线缆自动布线方法。该方法以基本RRT算法为基础,提出标准扩展、基于障碍物碰撞面片法矢量方向扩展及基于历史与目标点吸引扩展相结合的扩展策略,并采用节点扩展概率准则及多步贪婪准则,自动求解出线缆的布局初始路径,并提出基于扩展碰撞信息的路径优化方法对求解得到的初始路径进行优化。设计并开发了三维线缆自动布线软件系统,进行了算例测试与实例应用,验证了算法的高效可行。     

基于GB_RRT算法的机械臂路径规划

针对五自由度机械臂路径规划问题,提出一种基于快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)优化算法—GB_RRT算法。为弥补因基本RRT算法采样盲目性导致的效率低下的缺陷,GB_RRT算法采用高斯采样的方法进行启发式采样,同时结合贪婪扩展算法来提高随机树的局部扩展速度。为进一步缩短规划路径,该算法采用双向同时剪枝取最优的策略来删除不必要的采样节点。最后对机械臂进行了仿真实验和样机实验。实验结果表明,高斯采样法结合贪婪策略不仅降低了采样的盲目性,而且能够提高扩展树的扩展速度,更好地规避开障碍物;双向剪枝取最优的策略也在一定程度上缩短了规划路径的长度。     

改进RRT算法的无人驾驶车辆路径规划研究

针对基础快速扩展随机树（Rapidly-exploring Random Trees,RRT）应用于无人驾驶车辆路径规划时缺乏导向性，收敛速度慢，路径平滑性差及规划结果并非最优解等问题，提出了一种基于RRT的路径规划改进算法。首先，设计了启发式采样策略：提出基于权重分配的目标指向的局部扩展方式，解决了节点盲目扩展的问题，避免了因目标偏向而出现路径陷入局部最小值的情况，并通过设置转角阈值约束节点转角范围，同时采用变步长采样策略，提高了算法局部避障能力；其次，对已得路径进行后处理：提出了节点优化策略，并用B样条曲线进行路径拟合，实现了路径长度的优化并满足平滑性要求，路径末端与目标点采用Reeds-Shepp曲线连接，解决了车辆抵达目标点时的航向问题。最后利用Matlab软件，将改进算法与基础RRT及其衍生算法进行了对比分析，验证了所提算法的有效性和优越性。     

基于人工势场引导的改进RRT机器人路径规划算法

针对随机扩展树收敛速度慢、效率低的缺点,提出以人工势场引导节点向目标点逼近,并与改进的转换测试结合实现树扩展的自适应调控。采用人工势场算法建立采样节点的价值函数,使得随机扩展树不断向低代价空间扩展,当陷入局部极小值时,对RRT算法的采样策略进行调节、自适应地寻找逃离路径,使搜索过程快速跳出局部极小值。仿真实验表明,人工势场引导随机树渐进目标点,并与转换测试结合,提高了算法的搜索效率。     

多窄路口下改进的bi-RRT路径规划

多窄路口的复杂环境路径规划中,快速扩展随机树(rapidly exploring random Trees,RRT)存在重复搜索和难以通过等缺点。提出改进的双向快速随机扩展树(bi-directional RRT,bi-RRT)的路径规划算法,在多路口来设置人工虚拟目标点,首先根据其连通域采用Dijsktra算法求出一组最短路径的虚拟目标点,再根据虚拟目标点构建采样区域,结合小车的非完整积分约束、环境约束和上述构建的采样区域,利用bi-RRT搜索可行路径。该算法解决了机器人在狭窄路口重复搜索的问题并提高全局搜索效率。通过仿真实验验证该算法的高效性、实时性和正确性。     

基于改进RRT的核退役机器人避障方法

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...     

优化改进RRT和人工势场法的路径规划算法

针对传统快速搜索随机数(RRT)算法在规划路径中随机性较大，搜索效率较低且规划的路径不利于机器人移动等缺点，从3个方向进行改进。首先，对于随机树扩展时随机性较大的问题，将传统的扩展方向加入改进人工势场法约束，使得随机树偏向目标点生长；其次，将改进RRT算法规划的路径进行关键点提取，并优化路径；最后，将优化后的路径按照关键点分段使用改进评价函数的动态窗口法。实验表明，优化改进RRT算法相较于传统A^*算法、传统RRT算法在路径长度、路径规划时间以及拐点等方面效果都更好，融合算法在复杂环境中规划出的路径能够很好地避开障碍物，路径更加平滑且更短。     

基于改进随机路径图的分支线缆自动布局技术

针对机电产品中普遍存在的分支线缆的自动布局问题,提出一种基于改进随机路径图算法的分支线缆自动布局方法。首先根据复杂产品中线缆连接关系的特点,提出并建立了"线缆零件—线束—线缆段"的线缆层次结构模型。然后以基本随机路径图算法为基础,采用基于障碍物的采样策略构建初始路径图,根据初始路径图中的节点失败系数进行路径图的"增强"扩展,并提出局部求解空间扩展策略。对求解得到的路径点,拟合成线作为分支线缆布局结果。最后设计开发了线缆自动布局设计软件原型系统,并进行了算例测试与实例应用,结果验证了该方法的可行性。     

基于改进RRT*FN算法的机械臂多场景运动规划

针对固定节点数的渐进最优快速扩展随机树(RRT*FN)算法精度低、对环境缺乏适应性等问题,提出了一种改进RRT*FN的机械臂运动规划算法。在迭代过程中,结合目标偏向随机采样和椭球子集采样的优势,构造新的启发式方法对采样区域进行约束,从而保证搜索路径更优。在扩展节点时,配置树中总节点数的预设值,并通过加权方法对树中叶子节点进行删减,避免了树规模的无限增长。在动态环境下,采用对节点剪枝与连接的启发式重规划方法,有效提高了对动态环境的适应能力。实验结果表明,该算法在规划过程中收敛速度更快,效率更高,具有较强的环境适应性。     

基于改进快速搜索随机树法的机械手路径优化

针对多关节机械手路径优化问题,提出一种改进快速搜索随机树(Rapidly-exploring randomtrees,RRT)优化算法.利用标准RRT算法规划初始可行路径,根据路径长度与路径安全性计算出该路径代价.在后期搜索树生长过程中,中间目标点并非随机采样,而是选择能使当前路径代价低于其之前路径代价的节点,同时对该节点进行距离检测,避免产生过于密集的节点集.为加快搜索树向未知区域的扩充速度,从最近节点向中间目标点扩充过程中,采用一种贪婪启发式扩充算法:节点以一定步长循环扩充,直至扩充到达目标节点或产生不连通节点.最后对6自由度检修机械手进行路径规划仿真试验,结果表明相对于标准RRT算法,规划路径的质量得到大幅提高.     

基于启发式的快速扩展随机树路径规划算法

针对基于随机采样的路径规划缺乏确定性的问题,提出一种具有启发式的多自由度机器人路径规划算法.该算法在快速扩展随机树算法的基础上,引入了启发式估价函数,使扩展随机树有利于朝目标点方向进行生长.仿真结果表明,提高了复杂环境下机器人路径规划的效率,保证了规划的路径接近于最短路径,对同一任务的规划具有一定的可重复性.     

面向改进RRT算法的回转空间布线技术研究

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...     

考虑动态倾覆稳定性的液压重载机械臂路径规划方法

针对液压重载机械臂的动态倾覆稳定性问题,提出了一种基于改进快速扩展随机树（Rapidly-exploring Random Tree,RRT）算法的路径规划方法。与只对危险工况的静态稳定性校核不同,该算法以机械臂运动过程中的动态倾覆稳定性最优为目标,在机械臂的关节空间内进行路径规划。以7个关节变量组成的七维数组作为采样点,结合正运动学与力矩法建立机械臂的动态倾覆稳定性计算模型,利用双采样点择优原则,选择其在对应位姿下抗倾覆稳定力矩最优的随机点作为采样点,以增强算法的启发性。在Matlab平台进行的仿真实验表明,改进RRT算法规划路径的倾覆裕度在3种典型工况下分别提升了37%、28%和38%,有效地改善了液压重载机械臂作业平台的抗倾覆稳定性。     

基于改进快速搜索随机树算法的包裹分拣路径规划算法

针对现有快递包裹分拣系统存在的传输速度慢,准确率低等问题,提出一种改进的快速搜索随机树(RRT)算法.该算法以RRT算法为基础,首先建立了包裹环境模型,引入人工势场法引力分量使节点的扩展更具方向性.其次,对于节点进入障碍物区域需多次重新采样的问题,采用扇形区域法避障以提高算法生成质量,并在路径规划结束后采取二次优化,以...     

局部环境增量采样的服务机器人路径规划

针对室内服务机器人在未知动态环境中工作时的功能需求,提出了一种局部环境增量采样的路径规划算法。该方法首先依据当前环境构建基于障碍物碰撞风险的评估概率;然后在搜索树扩展的过程中,设计了结合碰撞风险评估概率和欧氏距离的代价函数,避免了每次扩展时新节点和潜在扩展边的碰撞检测,提高了算法效率;同时,搜索树扩展借鉴了快速随机扩展图算法的扩展方式,实现在当前搜索树结构下的最优扩展;另外,提供了算法的性能分析。最后,仿真及实验结果表明该方法具有良好的规划性能,需要较少的计算时间和平均迭代次数,能够满足室内服务机器人实时路径规划的工作需求。     

一种基于运动规划的选择拆卸序列规划技术

选择拆卸序列规划是产品维修或回收的重要环节,针对目前选择拆卸序列规划算法中自动化程度较低的问题,提出一种基于运动规划的选择拆卸序列规划方法。该方法首先根据复杂产品中零件数量繁多,形状不规则的特点,采用基于自适应动态多树的快速扩展随机树(Rapidly-exploring random tree,RRT)算法对零件进行运动规划。在此基础之上,通过对装配体进行自动分层处理,分析零件间拆卸约束关系,构建装配体的拆卸约束关系图。最后通过对拆卸约束关系图的分析处理,获得目标零件的选择拆卸序列。以某底盘的目标零件为例,对提出的算法进行了验证。     

狭小空间虚拟人手臂装配运动规划及智能寻优

针对虚拟人在狭小空间内进行装配拆卸操作仿真时手臂运动路径规划求解难、姿态不自然的问题,提出一种运动学与动力学相结合的分层求解优化方法。将七个自由度的手臂无碰撞运动路径规划问题分成虚拟手和手臂两个层级,即虚拟手无碰撞运动路径规划采用bi-RRT(双向快速扩展随机树)算法;手臂运动路径规划采用基于肘圆的逆向运动学的分段规划方法。基于多刚体系统动力学模型,以最大关节舒适度为指标对手臂运动路径进行寻优。雷达天线转台虚拟人装配操作仿真实例表明,上述方法可以提高狭小空间的手臂操作路径生成效率,并可提高手臂关节的舒适度。     

一种装配路径规划改进GoalBia-RRT算法

针对复杂产品装配路径规划问题,提出一种偏目标型快速扩展随机树改进算法。该算法主要是基于偏向目标快速扩展随机算法(GoalBia-RRT),采用混沌搜索生成随机采样点的策略和局部引导新节点生成策略进行改进,不仅能够快速搜索覆盖整个装配空间,使朝着目标点生长的搜索路径可以快速脱离局部极小区域,避免陷入局部极小值问题,而且得到的路径可通行性得到极大改善。最后,通过仿真实验验证了该算法的优越性,并集成在CATIA平台上,开发出原型系统,通过实例验证了可行性和实用性。     

DP-B样条移动机器人路径光滑算法

针对快速扩展随机树算法(RRT)产生的路径冗余点过多与路径转折点较多的问题,提出了一种基于Douglas-Peucker算法及B样条函数的路径光滑算法。首先,利用Douglas-Peucker(DP)算法从RRT算法产生的路径节点中提取出若干节点作为关键路标;然后,采用B样条函数拟合关键路标,得到一条曲率连续的光滑路径,实现规划路径的光滑化。通过在不同环境中进行实验和与其他路径光滑算法实验进行对比,结果表明,该算法能够明显缩短优化路径的路径长度,明显减少优化路径转折次数,大幅度提升优化路径的光滑度,有利于减少机器人在单次航程中的能量消耗,完成更多任务,有效提升机器人的工作效率。     

基于低维度平衡态采样的线缆装配路径规划

针对复杂产品中柔性线缆装配路径自动求解困难的问题,提出一种基于低维度平衡态采样的线缆装配路径自动求解方法。该方法首先建立了基于Cosserat弹性杆理论的线缆物理属性模型,通过引入"引导路径"对线缆类可变形体运动规划的高维度问题进行降维,在沿"引导路径"的低维度空间中,以线缆两端约束参数进行随机采样并构建路径图,并通过路径图中满足限定条件构型的搜索获得可行的线缆装配路径。最后,设计并开发了线缆装配路径自动求解原型系统,通过算例测试和实例验证了所提方法的可行性及效果。