基于改进RRT算法在ROS中的机械臂避障运动规划研究

Abstract

针对基于目标偏向的RRT算法在复杂环境下易陷入局部搜索与搜索效率低的不足，在ROS中分别基于Dobot模型和DIY模型，对算法做出进一步的改进。在创建机械臂模型基础上，利用MoveIt!对其进行配置，并通过简化模型来提高碰撞检测效率；在基于目标偏向RRT算法的基础上，分别引入扩展目标变更策略和可变步长对算法进行改进；在ROS中分别进行了不同形态障碍物环境下的避障运动规划仿真；在样机上进行了避障和避障抓取实验。仿真及实验结果表明，提出的改进RRT算法相比基于目标偏向的RRT算法，规划成功率和效率分别可提高42.9%和29.2%