基于改进RRT算法的番茄采摘机械臂路径规划OA

针对番茄采摘机械臂路径规划效率低、路径震荡严重等问题,提出了一种融合人工势场引导的改进型RRT路径规划算法。该算法通过引入基于罗德里格斯旋转的排斥力方向自适应修正策略,解决了传统APF算法会陷入局部最小值和产生路径震荡的问题;通过引入动态步长策略,解决了传统RRT算法定步长搜索效率低的问题,有效提升了路径规划算法的收敛速度;通过引入低成本的捷径优化和三次样条插值的路径后处理机制,在保证路径可行性的同时提升了路径质量。仿真试验结果表明,该算法在MATLAB与ROS仿真平台上的规划成功率均达到了100%,且在ROS仿真环境下,算法的规划时间相较于RRT*算法、RRT算法、RRT-Connect算法分别缩短了94.47%、91.06%、82.94%,显著提升了路径规划的效率。样机实验平台测试表明,机械臂在运行时的位置和速度曲线连续且无突变,表明通过该算法规划的路径相对平滑,具备良好的工程适用性。