ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2023，59（13）随着机械臂的应用普及，机械臂路径规划问题至关重要[1]。机械臂路径规划问题可以定义为机械臂依据某些优化准则在工作空间内搜索到一条从起始状态到目标状态的无碰撞路径的过程[2]。传统路径规划算法仅在低维空间具有一定的优势，但是针对于机械臂高维空间下，传统路径规划算法的复杂性将会大幅度增加，而基于采样的路径规划算法在高维空间下同样适用[3]。相比于A*算法、遗传算法、蚁群算法等传统路径规划算法，基于采样的路径规划算法不需要明确障碍物在状态空间的具体位置，以节点连接的方式构建路径并进行碰撞检测[4-6]。近年来，国内外学者针对机械臂路径规划问题进行了大量研究，其中RRT算法应用较为广泛，但RRT算法存在规划时间长，节点个数多等问题，在实际应用中具有一定局限性[7-10]。Kuffner等[11]提出RRT-connect算法，通过采用随机树双向搜索，提高了算法搜索效率，但存基于冗余节点过滤机制的IBRRT*机械臂路径规划杨宏韬，孟德旭，李秀兰，于微波，熊凤銮，李浩长春工业大学电气与电子工程学院，长春130012摘要：针对传统的RRT*和双向RRT*规划算法在复杂环境存在下规划效率低、探索时间长、规划路径曲折等问题，提出了一种基于冗余节点过滤机制的IBRRT*机械臂路径规划算法。在IBRRT*规划算法基础上，引入局部节点替代机制避免节点的冗余拓展，当首次探索到起始点到目标点的初始路径，将椭圆状态子集采样算法引入后续的迭代中，对采样区域施加约束，避免冗余节点生成。最后针对迭代过程中对路径优化没有贡献的边缘冗余节点进行逐轮剔除。二维仿真实验结果表明，提出的算法收敛速度快效率高，相比IBRRT*算法在时间上减少50%左右，节点个数减少75%以上，并且通过机械臂路径规划实验证明了算法的有效性和实用性。关键词：路径规划；IBRRT*；初始路径；局部节点替代；椭圆状态子集采样算法文献标志码：A中图分类号：TP241doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2204-0038PathPlanningofIBRRT*ManipulatorBasedonRedundantNodeFilteringMechanismYANGHongtao,MENGDexu,LIXiulan,YUWeibo,XIONGFengluan,LIHaoSchoolofElectricalandElectronicEngineering,ChangchunUniversityofTechnology,Changchun130012,ChinaAbstract：Aimingattheproblemsoflowplanningefficiency,longexplorationtimeandzigzagplanningpathoftraditionalRRT*andbidirectionalRRT*planningalgorithmsincomplexe...
