基于改进RRT算法的六自由度机械臂路径规划

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摘要：针对快速扩展随机树（RRT）算法路径代价大、采样过程慢的问题，提出1种改进的RRT算法对六自由度机械臂进行路径规划。结合RRT*和RRT-connect算法的优点，应用目标采样的思想加强算法向目标点搜索的趋向性，引入贪婪思想提高算法效率，结合五次B样条插值对路径进行平滑优化，缩短规划路径的时间及长度；利用Python中的matplotlib功能包统计RRT与改进的RRT算法规划所需时长、采样点数与路径长度，且在ROS平台中利用动态规划库进行算法配置，验证改进算法的路径规划效果。（剩余9418字）

试读结束

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