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作者：田玉冬;徐传征;
单位：上海海洋大学工程学院;上海电子信息职业技术学院;
摘要：为了解决快速搜索随机树(Rapid-exploration random tree, RRT)算法在高精度机械臂的路径规划中存在的问题，如采样点随机性强、路径指向性差、路径平滑度低、路径长等，提出了一种融合的人工鱼群算法(RRT-ASFA)来优化RRT生成的路径。首先，为RRT提出了一个目标偏置策略，以减少采样点的随机性并优化目标方向；提出了步长自适应和搜索区域限制，以优化路径规划时间。其次，对于人工鱼群算法(Artificial fish swarming algorithm, ASFA),提出了自适应步长和自适应视场范围以使人工鱼群更快收敛；对RRT规划的路径的转折点进行了优化，使路径更短。最后，通过Hermite样条函数对路径进行了平滑处理。通过仿真实验发现，与传统的RRT算法、目标偏置RRT算法和RRT~*算法相比，结合算法规划的路径长度更短，路径节点更少，这证明了该组合算法的可行性。
关键词：RRT算法;;人工鱼群算法;;机械臂;;路径规划
基金资助：国家自然科学基金项目(51377104)
