文献类型：期刊文章

作　　者：陈满意[1] 张桥[1,2] 张弓[2,3] 梁济民[3] 侯至丞[2] 杨文林[2] 徐征[2] 王建[2]

CHEN Manyi;ZHANG Qiao;ZHANG Gong;LIANG Jimin;HOU Zhicheng;YANG Wenlin;XU Zheng;WANG Jian(School of Mechanical Engineering,Wuhan University of Technology,Wuhan 430070,China;Guangzhou Institute of Advanced Technology,Chinese Academy of Sciences,Guangzhou 511458,China;Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese Academy of Sciences,Shenzhen 518055,China)

机构地区：[1]武汉理工大学机电工程学院,湖北武汉430070 [2]广州中国科学院先进技术研究所,广东广州511458 [3]中国科学院深圳先进技术研究院,广东深圳518055

出　　处：《计算机集成制造系统》

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2018YFA0902903);国家自然科学基金资助项目(62073092);广东省自然科学基金资助项目(2021A1515012638);广州市基础研究计划资助项目(202002030320)。

年　　份：2021

卷　　号：27

期　　号：4

起止页码：990-998

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提高协作机器人在多障碍环境下的避障路径规划的成功率和效率,针对机械臂和障碍物提出碰撞检测方法,并提出低振荡人工势场—自适应快速扩展随机树(ARRT)混合算法进行路径规划,机械臂先采用低振荡人工势场法进行搜索,当遇到局部极小、碰撞等情况时切换成ARRT进行逃离,直至到达目标点。另外,为了在每个步长都取得最优的逆运动学关节角,保证前后步长对应关节角度值变化的连续性,提出最短行程逆解算法。为了提高规划后的路径质量,提出一种冗余路径节点删除策略,并使用四次贝塞尔曲线对路径进行拟合。经过仿真分析,机械臂在多障碍环境下对于环境复杂度的适应性强,路径搜索成功率高于经典算法,其平均路径搜索时间相比于经典RRT算法从26.1 s下降到3.6 s,算法搜索成功率和效率都得到显著改善。

关 键 词：协作机器人  机械臂 避障路径规划 低振荡人工势场法  自适应快速扩展随机树法  

分 类 号：TP242]