检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:史宇航 花国祥[2,3] 闫纪源 黄晨 SHI Yuhang;HUA Guoxiang;YAN Jiyuan;HUANG Chen(School of Automation,Nanjing University of Information Engineering,Nanjing 210044,China;School of Electrical and Electronic Engineering,North China Electric Power University,Beijing 102206,China;School of Automation,Wuxi University,Wuxi 214105,China)
机构地区:[1]南京信息工程大学自动化学院,南京210044 [2]华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206 [3]无锡学院自动化学院,无锡214105
出 处:《自动化与仪表》2024年第10期66-71,共6页Automation & Instrumentation
基 金:江苏省基础研究计划自然科学基金-青年基金项目(BK20230173)。
摘 要:针对带电作业机器人机械臂在复杂配电网环境的路径规划问题,该文提出了一种改良的快速随机扩展树(RRT)避障算法。该算法通过引入基于障碍物分布的动态采样函数,实现了采样点的动态调整,以提高路径规划的效率和准确性。结合A*算法的代价函数,进一步简化和平滑路径,减少拐点,优化了机器人机械臂的运动轨迹。仿真结果表明,该算法在缩短路径规划时间和路径长度上的高效性,其中在三维仿真中采样点个数减少70.3%,规划时间缩短68.3%,证明了其在带电作业机器人领域的有效性。This study proposes an improved rapidly-exploring random tree(RRT)obstacle avoidance algorithm for the path planning problem of live-working robotic arms in complex distribution network environments.The algorithm introduces a dynamic sampling function based on obstacle distribution to dynamically adjust the sampling points,enhancing the efficiency and accuracy of path planning.Combined with the cost function of the A*algorithm,the path is further simplified and smoothed to reduce the inflection points and optimise the motion trajectory of the robot’s robotic arm.Simulation results demonstrate the algorithm’s effectiveness in shortening the path planning time and reducing path length,with a 70.3%reduction in the number of sampling points and a 68.3%decrease in planning time in 3D simulations,proving its effectiveness in the field of live-working robotics.
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