【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(51605393),中央高校进出研究基金资助(A0920502051619-28).
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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
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