典型文献
基于均匀概率的目标启发式RRT机械臂路径规划方法
文献摘要：
针对多自由度机械臂在三维空间中轨迹规划的高复杂性、安全性和可靠性等问题,基于快速扩展随机树(rapidly-exploring random trees,RRT)算法在高维空间中的概率完备性和计算轻量性等优势,提出了一种基于均匀概率的目标启发式RRT(target heuristic RRT based on uniform probability,PH-RRT)方法.首先,该方法基于均匀概率的分配机制选取概率采样阈值作为节点标准,并与随机采样值进行比较.当随机采样值在设定的阈值范围内时,确定目标点为随机点进行节点扩展.当随机采样值在设定的阈值范围外时,随机生成随机点,在目标重力和随机点重力的目标启发式作用下进行节点扩展.然后,在已规划出的路径的基础上,进一步引入广度优先搜索思想,针对规划出的路径进行优化处理,提高了路径平滑度并减少了路径长度.实验结果表明,该方法能较好地解决传统RRT方法固有的盲目搜索问题,减少路径规划时间和路径长度,提高机械臂的路径规划效率.
文献关键词：
路径规划;路径优化;快速扩展随机树算法(rapidly-exploring random trees;RRT);目标启发;均匀概率;目标重力
中图分类号：
作者姓名：
左国玉;陈国栋;刘月雷;龚道雄;李剑锋
作者机构：
北京工业大学信息学部,北京 100124;北京工业大学材料与制造学部,北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]左国玉;陈国栋;刘月雷;龚道雄;李剑锋-.基于均匀概率的目标启发式RRT机械臂路径规划方法)[J].北京工业大学学报,2022(08):812-821
A类：
均匀概率,目标启发,概率完备性,目标重力
B类：
启发式,RRT,路径规划方法,多自由度机械臂,三维空间,轨迹规划,安全性和可靠性,rapidly,exploring,random,trees,高维空间,target,heuristic,on,uniform,probability,PH,分配机制,概率采样,随机采样,阈值范围,标点,划出,广度优先搜索,优化处理,路径平滑,路径长,规划效率,路径优化,快速扩展随机树算法
AB值：
0.289117
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