基于改进扩展随机树算法的焊缝巡检机器人路径规划
摘要:【目的】旨在研究机器人焊缝巡检自动化路径规划方法及优化机理。【方法】通过理论分析与模拟试验相结合的方法,以RRT*算法为基础,探究基于目标导向的人工势场平滑对RRT*路径规划平滑性和收敛效率的路径规划优化性能的影响,并通过机理推导、模拟试验和方法对比等方法,引入概率值和人工势场优化随机树的扩张方向,根据机器人运动学模型对路径进行修正,通过垂距限值法对路径进行去冗余点处理,最后通过5 次B 样条法对路径进行平滑处理。【结果】结果表明,与目标导向RRT,RRT*及APF-RRT*相比,SPFG-RRT*算法能够使路径满足机器人转向约束及曲率约束,具有更短的路径长度、更高的路径规划效率和更少的拐点,快速扩展随机树算法得到了优化提升。【结论】因此,SPFG-RRT*算法提升了路径规划速度和准确性,能够满足焊缝巡检机器人路径规划需求。





