改进BI-RRT^(*)的黄鳝投喂机械臂路径规划算法OA

[目的/意义]针对工厂化立体式黄鳝养殖饵料投喂机械臂在受限空间内路径规划速度慢、轨迹冗余度大、避障成功率低等问题,提出一种基于改进BI-RRT^(*)(Bidirectional Rapidly-Exploring Random Tree Star)的受限空间路径规划算法。[方法]在BI-RRT^(*)算法双向扩展策略基础上,引入目标偏置策略,减少随机采样点。同时结合改进的人工势场法,融入目标点和随机点引力概念,通过自适应调节引力系数引导路径向目标节点扩展,有效避免算法陷入局部最优;最后通过渐进优化策略得到最佳轨迹。[结果和讨论]在Matlab平台上,对RRT^(*)算法、APF-RRT^(*)(Artificial Potential Fields Rapidly-Exploring Random Tree Star)算法、BI-RRT^(*)算法及改进BI-RRT^(*)算法进行了仿真分析,研究其在二维和三维空间下简单、受限,以及复杂环境中的表现。仿真数据显示,在不同环境运行中,改进BI-RRT^(*)算法均展现出显著的性能优势。基于黄鳝养殖投喂场景,搭建机械臂机器人操作系统仿真环境并进行受限空间下投喂试验。结果表明,与BI-RRT^(*)算法相比,改进BI-RRT^(*)算法平均运行时间减少41.6%,平均路径长度降低2.3%,平均节点数减少37.9%,以及投喂成功率提高6%。[结论]试验验证改进BIRRT^(*)算法在投喂任务中展现出更优性能,为工厂化立体式黄鳝养殖高效投饵工作提供了参考。