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作者：姚博亮;刘放;孙腾;杨继意;
单位：西南交通大学唐山研究院;西南交通大学机械工程学院;
摘要：【目的】针对传统快速扩展随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）算法在多自由度机械臂路径规划中搜索无引导、路径质量差等问题，提出一种基于无碰撞通道的启发式RRT算法。【方法】通过基于球面的波前扩展算法（Wavefront算法）获取工作空间无碰撞通道，设置路径靶向点，利用环境信息启发树的生长而非传统的盲目搜索；改进随机点采样函数，分别采用路径靶向点在关节空间中对应关节角度的多维高斯分布模型和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）作为启发项，引导机械臂末端执行器在无碰撞通道内定向快速稳定扩展。【结果】仿真分析结果表明，与传统RRT算法相比，启发式RRT算法缩短了路径搜索时间，减少了迭代次数，路径长度缩短了39.32%。
关键词：路径规划;;机械臂;;快速扩展随机树;;无碰撞通道;;启发式采样;;高斯分布
